Improving the Utility of a Dynorphin Peptide Analogue Using Mannosylated Glycoliposomes
Notice bibliographique
Résumé
Peptide therapeutics offer numerous advantages in the treatment of diseases and disorders of the central nervous system (CNS). However, they are not without limitations, especially in terms of their pharmacokinetics where their metabolic lability and low blood-brain barrier penetration hinder their application. Targeted nanoparticle delivery systems are being tapped for their ability to improve the delivery of therapeutics into the brain non-invasively. We have developed a family of mannosylated glycoliposome delivery systems for targeted drug delivery applications. Herein, we demonstrate via in vivo distribution studies the potential of these glycoliposomes to improve the utility of CNS active therapeutics using dynantin, a potent and selective dynorphin peptide analogue antagonist of the kappa opioid receptor (KOR). Glycoliposomal entrapment protected dynantin against known rapid metabolic degradation and ultimately improved brain levels of the peptide by approximately 3-3.5-fold. Moreover, we linked this improved brain delivery with improved KOR antagonist activity by way of an approximately 30-40% positive modulation of striatal dopamine levels 20 min after intranasal administration. Overall, the results clearly highlight the potential of our glycoliposomes as a targeted delivery system for therapeutic agents of the CNS.
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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 ».