Double-Controlled Release of Poorly Water-Soluble Paliperidone Palmitate from Self-Assembled Albumin-Oleic Acid Nanoparticles in PLGA in situ Forming Implant
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effects of solvents on the formation of self-assembled nanonization of albumin-oleic acid conjugates (AOCs) using a solvent exchange mechanism for the construction of in situ forming implants (ISFI). METHODS: A poorly water-soluble drug, paliperidone palmitate (PPP), was chosen as the model drug. AOC was synthesized with the 1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropyl) carbodiimide (EDC) reaction. Dichloromethane, tetrahydrofuran, ethanol, N-methyl-2-pyrrolidone, dimethyl sulfoxide, and deionized water were selected to investigate the formation of self-assembled AOC nanoparticles (AONs). The volume ratios of organic solvents against water could determine the miscibility, injectability, and in situ nanonizing capability without aggregation. RESULTS: As the polarity of the organic solvents increased, the AONs exhibited a spherical shape, and the larger the volume of the solvent, the smaller the size of the AONs. To use AOC in ISFI for controlled release of PPP, poly(d,l-lactide-co-glycolide) (PLGA) was combined with the AOC in 2 mL of N-methyl-2-pyrrolidone and water solution (1.8/0.2 ratio). The release rates of all formulations exhibited similar curve patterns overall but were more controlled in decreasing order as follows: AOC, PLGA, and AOC/PLGA for 14 days. CONCLUSION: A combined formulation of AOC and PLGA was found to effectively control the initial burst release of the drug.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».