Pulmonary Safety Profile of Esc Peptides and Esc-Peptide-Loaded Poly(lactide-co-glycolide) Nanoparticles: A Promising Therapeutic Approach for Local Treatment of Lung Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, we have discovered Esc(1-21) and its diastereomer (Esc peptides) as valuable candidates for the treatment of Pseudomonas lung infection, especially in patients with cystic fibrosis (CF). Furthermore, engineered poly(lactide-co-glycolide) (PLGA) nanoparticles (NPs) were revealed to be a promising pulmonary delivery system of antimicrobial peptides. However, the "ad hoc" development of novel therapeutics requires consideration of their stability, tolerability, and safety. Hence, by means of electrophysiology experiments and preclinical studies on healthy mice, we demonstrated that neither Esc peptides or Esc-peptide-loaded PLGA NPs significantly affect the integrity of the lung epithelium, nor change the global gene expression profile of lungs of treated animals compared to those of vehicle-treated animals. Noteworthy, the Esc diastereomer endowed with the highest antimicrobial activity did not provoke any pulmonary pro-inflammatory response, even at a concentration 15-fold higher than the efficacy dosage 24 h after administration in the free or encapsulated form. The therapeutic index was ≥70, and the peptide was found to remain available in the bronchoalveolar lavage of mice, after two days of incubation. Overall, these studies should open an avenue for a new up-and-coming pharmacological approach, likely based on inhalable peptide-loaded NPs, to address CF lung disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».