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Enregistrement W2909012050 · doi:10.2147/ijn.s184455

Ultrasmall gold nanorods: synthesis and glycocalyx-related permeability in human endothelial cells

2019· article· en· W2909012050 sur OpenAlexaff
Ming J. Cheng, Nandita N. Bal, Priya Prabakaran, Rajiv Kumar, Thomas J. Webster, Srinivas Sridhar, Eno E. Ebong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésGlycocalyxNanorodMaterials scienceNanotechnologyPermeability (electromagnetism)BiophysicsChemistryCell biologyMembraneBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical data show shed endothelial glycocalyx (GCX) components in blood samples of atherosclerotic patients, linking atherosclerotic development to endothelial GCX integrity. Healthy GCX has pores no >7 nm, and shed GCX has even larger pores. Therefore, we suggest targeting and treating atherosclerosis-prone blood vessels by using nanoscale vehicles to deliver drugs via the nanoscale GCX as it becomes dysfunctional. MATERIALS AND METHODS: To test our idea, we investigated permeability of nanoparticles in endothelium, as related to a GCX expression. The present work involves nanorods, which are expected to interact with larger portions of endothelial cell (EC) membranes, due to surface area of the nanorod long axis. Conventional nanorod diameters are orders of magnitude larger than the GCX pore size, so we adapted conventional synthesis methods to fabricate ultrasmall gold nanorods (GNRs). Our ultrasmall GNRs have an aspect ratio of 3.4, with a length of 27.9±3.1 nm and a diameter of 8.2±1.4 nm. In addition, we produced GNRs that are biocompatible and fluorescently visible, by coating the surface with functionalized polyethylene glycol and Alexa Fluor 647. To study GNR-GCX interactions, we used human ECs, for species relevance. RESULTS: Under life-like flow conditions, the human ECs are densely covered with a 1.3 µm thick layer of GCX, which coincides with minimal GNR permeability. When the GCX is weakened from lack of flow (static culture) or the presence of GCX degradation enzyme in the flow stream, the GCX shows 40% and 60% decreased thickness, respectively. GCX weakness due to lack of flow only slightly increases cellular permeability to GNRs, while GCX weakness due to the presence of enzyme in the flow leads to substantial increase in GNR permeability. CONCLUSION: These results clarify that the GCX structure is an avenue through which drug-carrying nanoparticles can be delivered for targeting affected blood vessels to treat atherosclerosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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