Characterization of LXR-activating nanoparticle formulations in primary mouse macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Activation of the transcription factor liver X receptor (LXR), has shown to be efficient at curbing aberrant lipid metabolism and inflammation. While small molecule delivery via nanomedicine has promising applications for a number of chronic diseases, there remain questions as to how nanoparticle formulation might be tailored to suit different tissue microenvironments and aid in drug delivery. In the current study, we compared the drug delivery capability of three nanoparticle (NP) formulations encapsulating the LXR activator, GW-3956. We observed little difference in the base characteristics of standard PLGA-PEG NP when compared to two redox-active polymeric NP formulations (DD and DB). Moreover, we also observed similar uptake of these NP into primary mouse macrophages. After an initial acute uptake period and using the transcript and protein expression of the cholesterol efflux protein ATP binding cassette A1 (ABCA1) as a readout, we determined that while the induction of transcript expression was similar between NPs, treatment with the redox-sensitive DB formulation resulted in a higher level of ABCA1 protein 24 h after the removal of the drug-containing NPs. Our results suggest that NP formulations responsive to cellular cues may be an effective tool for targeted and disease-specific drug release.
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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) | 0,001 | 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 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 ».