PEG Conjugated Zein Nanoparticles for In Vivo Use
Notice bibliographique
Résumé
Zein can be utilized to form nanoscale particles for drug delivery applications. Despite the ease of synthesis, these particles often aggregate when exposed to physiologically relevant conditions (e.g., pH and salt concentrations). This instability has prevented their further development in applications requiring intravenous administration. To mitigate this colloidal instability, this research explored Zein nanoparticles (NP)s that were modified with polyethylene glycol (PEG) either through functionalized PEG pre- or post-NP formation. The results suggest that the pre-functionalization of the Zein using N-hydroxysuccinimide ester terminated PEG is the method of choice for synthesizing Zein NPs with conjugated PEG (Zein:PEG-Zein NPs). Zein:PEG-Zein NPs formed using this method displayed excellent stability in physiologically relevant conditions over 72 h and were stable at 4 °C for at least 3 months. When the NPs were cultured with cells for 72 h, no cytotoxicity or early signs of apoptosis were identified. Cellular uptake of the Zein:PEG-Zein NPs did not seem to be impacted by the amount of PEG incorporated in the NP but were concentration-, time-, and temperature-dependent. The lowest percent, stable Zein:PEG-Zein NP formulation (80% unmodified Zein and 20% PEG-modified Zein) induced no observable toxicity over 14 days in CD-1 mice dosed at 70 mg/kg via the tail vein. However, repeat dose pharmacokinetic (PK) studies demonstrated that following the first dose, the second dose caused health issues that required euthanasia shortly after administration. For those animals that survived, there was faster plasma elimination of the Zein:PEG-Zein NPs. Despite this, the Zein:PEG-Zein NPs represent a significantly improved formulation approach, one that displays a long circulation half-life and is suitable for single-use administration. Repeat dose applications will require additional methods to silence the immune response that is generated when using these NPs intravenously.
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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) | 0,002 | 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 ».