Selective targeting of nanomedicine to inflamed cerebral vasculature to enhance the blood–brain barrier
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Drug targeting to inflammatory brain pathologies such as stroke and traumatic brain injury remains an elusive goal. Using a mouse model of acute brain inflammation induced by local tumor necrosis factor alpha (TNFα), we found that uptake of intravenously injected antibody to vascular cell adhesion molecule 1 (anti-VCAM) in the inflamed brain is >10-fold greater than antibodies to transferrin receptor-1 and intercellular adhesion molecule 1 (TfR-1 and ICAM-1). Furthermore, uptake of anti-VCAM/liposomes exceeded that of anti-TfR and anti-ICAM counterparts by ∼27- and ∼8-fold, respectively, achieving brain/blood ratio >300-fold higher than that of immunoglobulin G/liposomes. Single-photon emission computed tomography imaging affirmed specific anti-VCAM/liposome targeting to inflamed brain in mice. Intravital microscopy via cranial window and flow cytometry showed that in the inflamed brain anti-VCAM/liposomes bind to endothelium, not to leukocytes. Anti-VCAM/LNP selectively accumulated in the inflamed brain, providing de novo expression of proteins encoded by cargo messenger RNA (mRNA). Anti-VCAM/LNP-mRNA mediated expression of thrombomodulin (a natural endothelial inhibitor of thrombosis, inflammation, and vascular leakage) and alleviated TNFα-induced brain edema. Thus VCAM-directed nanocarriers provide a platform for cerebrovascular targeting to inflamed brain, with the goal of normalizing the integrity of the blood-brain barrier, thus benefiting numerous brain pathologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle