Surface Presentation of Hyaluronic Acid Modulates Nanoparticle–Cell Association
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle (NP) drug carriers have revolutionized medicine and increased patient quality of life. Clinically approved formulations typically succeed because of reduced off-target toxicity of the cargo. However, increasing carrier accumulation at disease sites through precise targeting remains one of the biggest challenges in the field. Novel multivalent ligand presentations and self-assembled constructs can enhance cell association, but an inability to draw direct comparisons across formulations has hindered progress. Furthermore, how nanoparticle structure influences function often is unclear. In this report, we leverage the well-characterized hyaluronic acid (HA)-CD44 binding pair to investigate how the surface architecture of modified NPs impacts their association with ovarian cancer cells that overexpress CD44. We functionalized anionic liposomes with 5 kDa HA by either covalent conjugation via surface coupling or electrostatic self-assembly using the layer-by-layer (LbL) adsorption method. Comparing these two methods, we observed a consistent enhancement of NP-cell association with the self-assembly LbL technique, particularly with higher molecular weight (≥10 kDa) HA. To further optimize association, we increased the surface-available HA. We synthesized a bottlebrush glycopolymer composed of a polynorbornene backbone and pendant 5 kDa HA and layered this macromolecule onto NPs. Flow cytometry revealed that the LbL HA bottlebrush NP outperformed the LbL linear display of HA. Cellular visualization by deconvolution optical microscopy corroborated results from all three constructs. Using exogenous HA to block NP-CD44 interactions, we found the LbL HA bottlebrush NP had a 4-fold higher binding avidity than the best-performing LbL linear HA NP. We further observed that decreasing the density of HA bottlebrush side chains to 75% had minimal impact on LbL NP stability or cell association, though we did see a reduction in binding avidity with this side-chain-modified NP. Our studies indicate that LbL surfaces are highly effective for multivalent displays, and the mode in which they present a targeting ligand can be optimized for NP cell 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) | 0,002 | 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 ».