Targeted Nanoparticle Binding to Hydroxyapatite in a High Serum Environment for Early Detection of Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
environment on targeted binding of functionalized nanoparticles has been an active field of research over the past several years. Current research aims at better understanding the nature of the protein corona and how it may be possible for targeted binding to occur even in the presence of serum. Much of the current research focuses on nanoparticles targeted to particular cell receptors or features with the aim of cellular uptake. However, similar research has not been performed on nanoparticles that are targeted to non-protein disease features, such as hydroxyapatite (HA). HA is a crystalline calcium-phosphate mineral that is present in large quantities in bone, and in smaller quantities in diseased cardiovascular tissue in cases of atherosclerosis or various stenoses. Our work aims to gain a better understanding of the behavior of PEGylated, peptide-coated superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) in a biologically-relevant high-protein environment (50% serum). We first determined that specific binding to HA occurs at significantly higher rates than non-specific binding in the absence of serum protein. We then examined nanoparticle interactions with serum proteins, including determination of the relative quantities of protein in the hard vs. soft protein corona. Finally, we examined specific and non-specific binding of targeted SPIONs in 50% serum, and determined that targeted binding may still occur with significant (p < 0.05) selectivity. We hypothesize that this may be because the nature of the binding interactions between the peptides and the HA are, by definition, less specific than the protein-protein interactions required for nanoparticles to bind to specific cells or cell features. These results suggest that these targeted SPIONs may be further developed for use in early detection of heart diseases such as atherosclerosis and aortic stenosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».