Spray-dried microparticles of encapsulated gefitinib for slow-release localized treatment of periodontal disease
Notice bibliographique
Résumé
Periodontal disease (PD) can be prevented by local or systemic application of epidermal growth factor receptor inhibitors (EGFRIs) that stabilize αvβ6 integrin levels in the periodontal tissue, leading to an increase in the expression of anti-inflammatory cytokines, such as transforming growth factor-β1. Systemic EGFRIs have side effects and, therefore, local treatment of PD applied into the periodontal pockets would be preferrable. Thus, we have developed slow-release three-layered microparticles of gefitinib, a commercially available EGFRI. A combination of different polymers [cellulose acetate butyrate (CAB), Poly (D, L-lactide-co-glycolide) (PLGA) and ethyl cellulose (EC)] and sugars [D-mannose, D-mannitol and D-(+)-trehalose dihydrate] were used for the encapsulation. The optimal formulation was composed of CAB, EC, PLGA, mannose and gefitinib (0.59, 0.24, 0.09, 1, and 0.005 mg/ml, respectively; labeled CEP-gef), and created microparticles of 5.7 ± 2.3 µm in diameter, encapsulation efficiency of 99.98%, and a release rate of more than 300 h. A suspension of this microparticle formulation blocked EGFR phosphorylation and restored αvβ6 integrin levels in oral epithelial cells, while the respective control microparticles showed no effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».