Bioinspired zwitterionic polyphosphoester modified porous silicon nanoparticles for efficient oral insulin delivery
Notice bibliographique
Résumé
The intestinal epithelial and mucus barriers on the gastrointestinal tract limit the bioavailability of oral protein or peptide drugs. Therefore, efficient mucus permeability and cellular internalization are required properties for oral delivery systems. To overcome these two obstacles, porous silicon nanoparticles were modified with poly (pyridyl disulfide ethylene phosphate/sulfobetaine) polymers to make P(PyEP-g-SBm)n-AmPSiNPs (m = 0.1, 0.2, 0.3 and n = 10, 20, 30) nanoparticles (NPs). The insulin-loaded P(PyEP-g-SB)-AmPSiNPs showed favorable stability and good biocompatibility in vitro. The zwitterionic dodecyl sulfobetaine (SB) coated nanoparticles improved the mucus permeability. P(PyEP-g-SBm)20 with the optimal conjugated ratio (m = 0.3) of SB units was determined by evaluating the mucus diffusion rate of NPs. The cellular uptake of P(PyEP-g-SB0.3)n-AmPSiNPs (n = 10, 20, 30) was much higher than AmPSiNPs in the presence of inhibitors (N-acetylcysteine solution and sodium chlorate) (p < 0.01) due to the enhanced charge shielding effect of P(PyEP-g-SB) modification. The P(PyEP-g-SB0.3)20-AmPSiNPs showed about 1.4-1.7 fold increase in the apparent permeability of insulin across Caco-2/HT-29-MTX cell monolayers, compared to AmPSiNPs (p < 0.01). Finally, the in vivo study showed that insulin-loaded P(PyEP-g-SB0.3)20-AmPSiNPs generated 20% reduction of the blood glucose level with an 2-fold increase in oral bioavailability. These suggested that zwitterionic polyphosphoester modified porous silicon nanoparticles, which were of enhanced mucus permeability and cellular internalization, represent a promising carrier for oral delivery of peptide and protein.
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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 ».