Formulation and In-Vitro Characterization of Chitosan-Nanoparticles Loaded with the Iron Chelator Deferoxamine Mesylate (DFO)
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop chitosan (CS) nanoparticles (NPs) loaded with deferoxamine mesylate (DFO) for slow release of this iron-chelating drug. Drug nanoencapsulation was performed via ionic gelation of chitosan using sodium tripolyphosphate (TPP) as cross-linker. Nanoparticles with a size ranging between 150 and 400 nm were prepared for neat CS/TPP with a 2/1 molar ratio while their yield was directly dependent on the applied stirring rate during the preparation process. DFO at different content (20, 45 and 75 wt %) was encapsulated into these nanoparticles. We found that drug loading correlates with increasing DFO content while the entrapment efficiency has an opposite behavior due to the high solubility of DFO. Hydrogen-bonding between amino and hydroxyl groups of DFO with reactive groups of CS were detected using FT-IR spectroscopy while X-ray diffraction revealed that DFO was entrapped in amorphous form in the CS nanoparticles. DFO release is directly dependent on the content of loaded drug, while model analysis revealed that the release mechanism of DFO for the CS/TPP nanoparticles is by diffusion. Treatment of murine RAW 264.7 macrophages with nanoencapsulated DFO promoted an increased expression of transferrin receptor 1 (TfR1) mRNA, a typical homeostatic response to iron deficiency. These data provide preliminary evidence for release of pharmacologically active DFO from the chitosan nanoparticles.
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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 ».