Facile design of autogenous stimuli-responsive chitosan/hyaluronic acid nanoparticles for efficient small molecules to protein delivery
Notice bibliographique
Résumé
Easily assembled and biocompatible chitosan/hyaluronic acid nanoparticles with multiple stimuli-responsive ability are ideally suited for efficient delivery of therapeutic agents under specific endogenous triggers. We report a simple and versatile strategy to formulate oxidative stress and pH-responsive chitosan/hyaluronic acid nanocarriers with high encapsulation efficiencies of small drug molecules and nerve growth factor protein. This is achieved through invoking the dual role of a thioketal-based weak organic acid to disperse and functionalize low molecular weight chitosan in one-pot. Thioketal embedded chitosan/hyaluronic acid nanostructures respond to oxidative stress and show controlled release of quercetin, curcumin and NGF. Lowering the pH in the buffer solution led to higher quercetin release from NPs than at physiological pH, and mimicked the nanoparticle behavior in the environment of early to late endosomes. Curcumin and quercetin loaded NPs killed glioblastoma cells with high efficiency, and NGF-loaded nanoparticles retained biological activity of the protein and increased peripheral nerve outgrowth in explanted mouse dorsal root ganglia.
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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 ».