Molecular‐Level Insights into the Diffusion of a Hydrophobic Drug in a Disordered Block Copolymer Micelle by Molecular Dynamics Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previously, all‐atom molecular dynamics (MD) simulations of a single hydrophobic drug molecule in pseudo‐micelles (consisting of one polymer chain surrounded by several water molecules) were used to gain insight into drug diffusion in nano‐sized micelles. Although it was shown that hydrogen bonding dominates the drug diffusivity, it was not clear to what extent a pseudo‐micelle model captures the drug diffusion dynamics in a full micelle. Since drug release from a stable drug‐loaded micelle occurs on very long timescales, all‐atom MD simulations of the drug diffusion are prohibitively costly. To reduce the computational cost, herein, an all‐atom MD simulation is performed starting from a disordered structure of a full Cucurbitacin B (CuB)‐loaded poly (ethylene oxide‐b‐caprolactone) block copolymer micelle in water. It is found that both the CuB and water dynamics yield nonlinear sub‐diffusive mean‐squared displacements, which result from molecular crowding in the micelle environment and extensive hydrogen bonding interactions between the water/CuB molecules and polymer chains. Moreover, it is found that the hydrogen bonding and diffusion dynamics in the pseudo‐micelle are not representative of those in the full micelle. The computational approach used herein is expected to yield molecular‐level information that can aid in understanding in‐vitro drug release data from nano‐sized micelles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».