Microfluidic Shear Processing Control of Biological Reduction Stimuli-Responsive Polymer Nanoparticles for Drug Delivery
Notice bibliographique
Résumé
pharmacological properties for selective drug delivery. This work leverages previous fundamental work on microfluidic control of the physicochemical properties of GSH-responsive PNPs containing cleavable disulfide groups in two different locations (core and interface, DualM PNPs). In this paper, we employ a two-phase gas-liquid microfluidic reactor for the flow-directed manufacturing of paclitaxel-loaded or DiI-loaded DualM PNPs (PAX-PNPs or DiI-PNPs, where DiI is a fluorescent drug surrogate dye). We find that both PAX-PNPs and DiI-PNPs exhibit similar flow-tunable sizes, morphologies, and internal structures to those previously described for empty DualM PNPs. Fluorescent imaging of DiI-PNP formulations shows that microfluidic manufacturing greatly improves the homogeneity of drug dispersion within the PNP population compared to standard bulk microprecipitation. Encapsulation of PAX in DualM PNPs significantly increases its selectivity to cancerous cells, with various PAX-PNP formulations showing higher cytotoxicity against cancerous MCF-7 cells than against non-cancerous HaCaT cells, in contrast to free PAX, which showed similar cytotoxicity in the two cell lines. In addition, the characterization of DualM PNP formulations formed at various microfluidic flow rates reveals that critical figures of merit for drug delivery function-including encapsulation efficiencies, GSH-triggered release rates, rates of cell uptake, cytotoxicities, and selectivity to cancerous cells-exhibit microfluidic flow tunability that mirrors trends in PNP size. These results highlight the potential of two-phase microfluidic manufacturing for controlling both structure and drug delivery function of biological stimuli-responsive nanomedicines toward improved therapeutic outcomes.
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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 ».