MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362543757 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-827

Abstract 827: Comparative study of calcein encapsulation into nanoparticles using three different micromixers as a model for small drug molecules

2023· article· en· W4362543757 sur OpenAlexaff
Armen Erzingatzian, Rubén R. López, Chaymaa Zouggari, Vahé Nerguizian, Julia V. Burnier

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalceinLiposomeMicromixerNanocarriersChromatographyMaterials scienceZeta potentialChemistryMicrofluidicsNanotechnologyDrug deliveryAnalytical Chemistry (journal)NanoparticleMembraneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Liposomes are spherical vesicles made of a lipid bilayer and are effective nanocarriers for drug molecules such as chemotherapeutic agents. Micromixers are devices that allow consistent liposome production while more efficiently controlling their characteristics (size, size distribution (PDI), and zeta potential) than traditional methods. They provide more scalable production and the ability to control variables such as the total flow rate (TFR) that shape the liposomes’ characteristics. Periodic Disturbance Mixer (PDM), Staggered Herringbone Mixer (SHM) and ring micromixer microchannel designs increase the mixing rate and nanoprecipitation. The objective of this study is to compare, between the 3 different micromixer designs, the encapsulation efficiency of calcein and the physicochemical properties of the liposomes. Calcein was chosen due to its similarity in size and fluorescent activity to Doxorubicin, a drug used to treat various forms of cancer. Methods: The devices were designed on SOLIDWORKS 2022, 3D-printed with the Pr110-385 3D printer using photopolymer resin, cleaned and cured. Lipids (DSPC, CHOL and PEG-PE) diluted in ethanol in a consistent molar ratio were injected in one inlet, while PBS 1x with diluted calcein (3 mM) was injected in the other. Flow conditions were set using computer-controlled syringe pumps. The samples including the liposomes were collected at the outlet and centrifugal filtration was performed to remove un-encapsulated calcein. To calculate the encapsulation efficiency, the fluorescence emitted by calcein was used to determine its concentration. Fluorescence was measured using the Qubit 4 Fluorometer. Liposome hydrodynamic diameter, PDI and zeta potential were determined by dynamic light scattering. Empty liposomes were also made to see if there were significant differences in their properties compared to calcein-carrying ones. Results: The PDM, SHM and ring-micromixer were printed to yield to the smallest channel widths possible: 450um, 600um and 280um respectively. All three mixers produced empty and loaded liposomes of a controlled size, proven by the low PDI value of all the samples (PDI<0.2). The mixer’s design did not affect the liposomes’ zeta potential. The PDM, SHM and ring micromixer produced increasingly larger liposomes (loaded). The ring micromixer had the highest encapsulation efficiency, the SHM and PDM were slightly less efficient. Interestingly, the ring micromixer and SHM were most efficient at a higher flow rate (120 ml/h), whereas the PDM encapsulated calcein most efficiently at a lower flow rate (30 ml/h). Conclusions: The three 3D-printed devices tested in this study yielded liposomes of controlled sizes with the PDM making the smallest ones. Additionally, all were successful in encapsulating calcein, but required different flow rate conditions to operate most efficiently. Determining the optimal conditions for encapsulation has major implications in designing new lipid nanoparticle carriers for therapeutics. Citation Format: Armen Erzingatzian, Rubén R. López, Chaymaa Zouggari, Vahé Nerguizian, Julia V. Burnier. Comparative study of calcein encapsulation into nanoparticles using three different micromixers as a model for small drug molecules [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 827.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetNanoparticle-Based Drug DeliveryTravaux en français237 207