in vitro- and in vivo Evaluation of Methotrexate-Loaded Hydrogel Nanoparticles Intended to Treat Primary CNS Lymphoma via Intranasal Administration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although it passes through blood-brain barrier (BBB) very poorly, methotrexate (MTX) is an important therapeutic in the treatment of many central nervous system malignancies. Accordingly, intranasal (IN) administration accompanied with a muco-adhesive chitosan-based nanoformulation is expected to overcome this problem. METHODS: Nanogel containing MTX was prepared through an ionic gelation method and then characterized in terms of particle size, morphology, zeta potential, drug loading and drug release behavior. The drug release results were fitted on eight mathematical models to choose the model best describing the phenomenon. Then the nano-formulation and free drug solution in deionized water as control were administered in the nasal cavity for rats and after 15, 30, 60 and 240 minutes their brain and plasma were analyzed for MTX quantity. RESULTS: The nano-formulation demonstrated an average particle size near 100 nm with a zeta potential of 18.65±1.77 mv. Loading efficiency and loading capacity were calculated to be 65.46±7.66 and 3.02±0.34 respectively. The Weibull model was found to be best describing the release phenomenon as a combination of swelling and Fickian diffusion. Moreover in in vivo studies, drug targeting efficiency and direct transport percentage for nanogel (test) and free drug solution (control) were 424.88% and 76.46% and 34842.15% and 99.71% respectively. Conclusion: According to in vivo studies, nanogel produced significantly higher concentration of MTX in the brain but not in the plasma when compared to the free drug solution. Besides, in comparison to intravenous administration of the same nanogel it was indicated that intranasal administration significantly increases the brain concentration of MTX.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle