Effect of surface charge and magnetic field on iron oxide nanoparticle permeability in a cell culture model of the blood brain barrier (BBB)
Notice bibliographique
Résumé
Surface charge and applied magnetic fields affect cellular uptake of iron oxide nanoparticles (IONPs). However, their effects on permeability of IONPs across the BBB remain unexplored. The aim of this study was to determine the impact of IONP surface charge on permeability in a cell culture model of the BBB in the presence and absence of a magnetic field. Permeability of positively (AmS‐) and negatively charged (TMSPEDT)‐IONPs was evaluated in confluent bEnd.3 monolayers grown on polycarbonate membrane inserts (3 μm pore). Our results show neither IONPs were not transported across the monolayer even in presence of magnetic field. When tight junctions were disrupted using D‐mannitol, 44% and 28% of TMSPEDT‐IONPs were found across the monolayer in presence and absence of magnetic field, respectively. Under the same conditions, there was only 10% permeability of the AmS‐IONPs detected. In conclusion, negatively charged IONPs have a more favorable permeability profile in brain endothelial cells via paracellular route following osmotic disruption. Use of TMSPEDT‐IONPs during transient disruption of BBB, may improve nanoparticle based drug delivery to the brain. Support provided by Manitoba Medical Services Foundation, Thorlakson Foundation and NSERC.
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 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 ».