Conjugating Ligands to an Equilibrated Nanoparticle Protein Corona Enables Cell Targeting in Serum
Notice bibliographique
Résumé
Targeting ligands are conjugated onto nanoparticles to increase their selectivity for diseased cells. However, they become covered by serum proteins which prevent them from binding to target receptors. Here, we show that the nanoparticle protein corona achieved a maximum thickness in serum because the protein adsorption and desorption rates reached an equilibrium. Simulation experiments suggest that the number of molecular interactions between proteins decrease with distance from the nanoparticle surface until the forces are too weak to hold the proteins together. This results in an equilibration state between the proteins on the nanoparticle surface and in biological fluids. Conjugating targeting ligands to this equilibrated protein corona allowed the nanoparticles to bind to target cells in the presence of serum proteins. In contrast, conjugating targeting ligands directly to the nanoparticle surface resulted in a 55% reduction in binding to target cells in serum. We demonstrated this concept using two nanoparticle material types with different surface chemistries. We present a ligand-on-corona conjugation strategy that overcomes the negative impact of serum protein adsorption on nanoparticle cellular targeting.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».