HDL-Chitosan Nanoparticles for siRNA Delivery as an SR-B1 ReceptorTargeted System
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: High-Density Lipoprotein (HDL) is a complex structure unique to the human body. ApoA-1 protein is a significant structural/functional protein of HDL and provides a natural interaction with the SR-B1 receptors on the cell membrane. The overexpression of the SR-B1 receptor in the membrane of malignant cells suggests that targeting cancer cells can be possible using HDL. The objective of this study was to prepare HDL-conjugated chitosan nanoparticles containing a genetic material that can be used for liver cancer. METHODS: HDL used in the preparation of the formulations have been obtained by isolating from blood samples taken from healthy volunteers. Bcl-2 siRNA inhibiting BCL-2 oncogene was selected as the genetic material. Chitosan nanoparticles were prepared using the ionic gelation method utilizing low molecular weight chitosan. Physicochemical properties of formulations, transfection efficacy, and cytotoxicity of them on 3T3 and HepG2 cell lines were examined. RESULTS: The average diameters of the selected formulations were below 250 nm with a positive zeta potential value between +36 ± 0.1 and +34 ± 0.5 mV. All formulations protected Bcl-2 siRNA from enzymatic degradation in the presence of serum. Cellular uptake ratios of particles by HepG2 cells were found to be between 76% and 98%. HDL/chitosan nanoparticles/Bcl-2 siRNA complex was found to be more toxic when compared to chitosan nanoparticles/Bcl-2 siRNA complex and naked Bcl-2 siRNA. CONCLUSION: According to attained results, the HDL-conjugated chitosan nanoparticles can bring advantages for targeted siRNA delivery to malignant cells that overexpress SR-B1 receptors, such as HepG2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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.
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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 ».