<p>Evidence Supporting the Safety of Pegylated Diethylaminoethyl-Chitosan Polymer as a Nanovector for Gene Therapy Applications</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diethylaminoethyl-chitosan (DEAE-CH) is a derivative with excellent potential as a delivery vector for gene therapy applications. The aim of this study is to evaluate its toxicological profile for potential future clinical applications. METHODS: /siRNA). Based on the guidelines from the International Organization for Standardization (ISO), the American Society for Testing and Materials (ASTM), and the Nanotechnology Characterization Laboratory (NCL), we evaluated the effects of the interaction between these nanoparticles and blood components. In vitro screening assays such as hemolysis, hemagglutination, complement activation, platelet aggregation, coagulation times, cytokine production, and reactive species, such as nitric oxide (NO) and reactive oxygen species (ROS), were performed on erythrocytes, plasma, platelets, peripheral blood mononuclear cells (PBMC) and Raw 264.7 macrophages. Moreover, MTS and LDH assays on Raw 264.7 macrophages, PBMC and MG-63 cells were performed. RESULTS: /siRNA nanoparticles falls within the guidelines' thresholds: <1% hemolysis, 2.9% platelet aggregation, no complement activation, and no effect on coagulation times. ROS and NO production levels were comparable to controls. Cytokine secretion (TNF-α, IL-6, IL-4, and IL-10) was not affected by nanoparticles except for IL-1β and IL-8. Nanoparticles showed a slight agglutination. Cell viability was >70% for TPC in all cell types, although LDH levels were statistically significant in Raw 264.7 macrophages and PBMC after 24 and 48 h of incubation. CONCLUSION: /siRNA nanoparticles fulfill the existing ISO, ASTM and NCL guidelines' threshold criteria, and their low toxicity and blood biocompatibility warrant further investigation for potential clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».