Evaluation of Novel B1R/B2R Agonists Containing TRIOZAN™ Nanoparticles for Targeted Brain Delivery of Antibodies in a Mouse Model of Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
The blood-brain barrier (BBB) is a major obstacle to the development of effective therapeutics for central nervous system (CNS) disorders, including Alzheimer's disease (AD). This has been particularly true in the case of monoclonal antibody (mAbs) therapeutic candidates, due to their large size. To tackle this issue, we developed new nanoformulations, comprising bio-based Triozan polymers along with kinin B1 and B2 receptor (B1R and B2R) peptide agonist analogues, as potent BBB-permeabilizers to enhance brain delivery of a new anti-C1q mAb for AD (ANX005). The prepared B1R/B2R-TRIOZAN™ nanoparticles (NPs) displayed aqueous solubility, B1R/B2R binding capacity and uniform sizes (~130-165 nm). The relative biodistribution profiles of the mAb loaded into these NPs versus the naked mAb were assessed in vivo through two routes of administrations (intravenous (IV), intranasal (IN)) in the Tg-SwDI mouse model of AD. At 24 h post-administration, brain levels of the encapsulated mAb were significantly increased (up to 12-fold (IV) and 5-fold (IN), respectively) compared with free mAb in AD brain affected regions, entorhinal cortex and hippocampus of aged mice. Liver uptakes remained relatively low with similar values for the nanoformulations and free mAb. Our findings demonstrate the potential of B1R/B2R-TRIOZAN™ NPs for the targeted delivery of new CNS drugs, which could maximize their therapeutic effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».