Liposomal Nanovesicles for Efficient Encapsulation of Staphylococcal Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
Liposomes are attractive vehicles for localized delivery of antibiotics. There exists, however, a gap in knowledge when it comes to achieving high liposomal loading efficiencies for antibiotics. To address this issue, we investigated three antibiotics of clinical relevance against staphylococcal infections with different hydrophilicity and chemical structure, namely, vancomycin hydrochloride, teicoplanin, and rifampin. We categorized the suitability of different encapsulation techniques on the basis of encapsulation efficiency, lipid requirement (important for avoiding lipid toxicity), and mass yield (percentage of mass retained during the preparation process). The moderately hydrophobic (teicoplanin) and highly hydrophobic (rifampin) antibiotics varied significantly in their encapsulation load (max 23.4 and 15.5%, respectively) and mass yield (max 74.1 and 71.8%, respectively), favoring techniques that maximized partition between the aqueous core and the lipid bilayer or those that produce oligolamellar vesicles, whereas vancomycin hydrochloride, a highly hydrophilic molecule, showed little preference to any of the protocols. In addition, we report significant bias introduced by the choice of analytical method adopted to quantify the encapsulation efficiency (underestimation of up to 24% or overestimation by up to 57.9% for vancomycin and underestimation of up to 61.1% for rifampin) and further propose ultrafiltration and bursting by methanol as the method with minimal bias for quantification of encapsulation efficiency in liposomes. The knowledge generated in this work provides critical insight into the more practical, albeit less investigated, aspects of designing vesicles for localized antibiotic delivery and can be extended to other nanovehicles that may suffer from the same biases in analytical protocols.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».