Preparation of Heat-Denatured Macroaggregated Albumin for Biomedical Applications Using a Microfluidics Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Albumin is widely used in pharmaceutical applications to alter the pharmacokinetic profile, improve efficacy, or decrease the toxicity of active compounds. Various drug delivery systems using albumin have been reported, including microparticles. Macroaggregated albumin (MAA) is one of the more common forms of albumin microparticles, which is predominately used for lung perfusion imaging when labeled with radionuclide technetium-99m (99mTc). These microparticles are formed by heat-denaturing albumin in a bulk solution, making it very challenging to control the size and dispersity of the preparations (coefficient of variation, CV, ∼50%). In this work, we developed an integrated microfluidics platform to create more tunable and precise MAA particles, the so-called microfluidic-MAA (M2A2). The microfluidic chips, prepared using off-stoichiometry thiol-ene chemistry, consist of a flow-focusing region followed by an extended and water-heated curing channel (85 °C). M2A2 particles with diameters between 70 and 300 μm with CVs between 10 and 20% were reliably prepared by adjusting the flow rates of the dispersed and continuous phases. To demonstrate the pharmaceutical utility of M2A2, particles were labeled with indium-111 (111In) and their distribution was assessed in healthy mice using nuclear imaging. 111In-M2A2 behaved similarly to 99mTc-MAA, with lung uptake predominately observed early on followed by clearance over time by the reticuloendothelial and renal systems. Our microfluidic chip represents an elegant and controllable method to prepare albumin microparticles for biomedical applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle