Functionalized bacterial cellulose nanowhiskers as long‐lasting drug nanocarrier for antibiotics and anticancer drugs
Notice bibliographique
Résumé
A nano drug carrier based on sustainable and biocompatible nanocellulose was developed for use in prolonged drug releases. The grafting of β‐cyclodextrin (βCD) on bacterial cellulose nanowhiskers (BCNC) using citric acid (CA) as a green linker was performed. This led to the formation of functionalized BCNC‐grafted‐βCD (BCNC‐ g ‐βCD). Broad‐spectrum antibiotic Ciprofloxacin (CIP) and anticancer drugs Doxorubicin (DOX) and Paclitaxel (PTX) were used as model drugs. These model drugs were conjugated to BCNC‐ g ‐βCD to form the drug‐nanocarrier systems (BCNC‐ g ‐βCD‐drug). The change in the nanowhiskers’ surface chemistry, morphology, and crystallinity was characterized by FTIR, solid‐state 13 C NMR, scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM), and x‐ray diffraction (XRD). The functionalized nanowhiskers showed a significant increase in the drug payloads, which ranged from 495 ±4–810 ±7 μg/mg, along with a radical improvement in the drug release profiles. For all of the developed drug‐conjugated nanocarriers, the initial burst releases were reduced effectively. The observed drug releases showed a sustained and controlled manner, with cumulative releases of 75–90 % over 5–5.5 days. Nevertheless, an improved drug release performance was observed in the acidic pH of 6.4 that mimicked extracellular tumor cells. In vitro drug release data were fitted zero‐order kinetic model with drug release constants (K 0 ) of 0.68, 0.74, and 0.79 μg drug/h (at pH 6.4 and 37 °C) for BCNC‐ g ‐βCD‐CIP, BCNC‐ g ‐βCD‐DOX, and BCNC‐ g ‐βCD‐PTX nanosystems, respectively. The observed higher payloads along with the slow releases of drugs from the developed nanocarrier suggests its promising potential for reducing the frequent daily dosing and minimizing systemic toxicity of loaded drugs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».