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Enregistrement W4385187533 · doi:10.3389/fddev.2023.1227776

Impact of simulated brain interstitial fluid flow on the chemokine CXCL12 release from an alginate-based hydrogel in a new 3D in vitro model

2023· article· en· W4385187533 sur OpenAlex
Wiam El Kheir, Anaïs Dumais, Bernard Marcos, Nick Virgilio, Benoît Paquette, Nathalie Faucheux, Marc-Antoine Lauzon

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Drug Delivery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensPolytechnique MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanada Research Coordinating Committee
Mots-clésSelf-healing hydrogelsDrug deliveryContext (archaeology)ChemokineInterstitial fluidIn vitroChemistryBiophysicsControlled releaseCell biologyMaterials scienceNanotechnologyBiologyReceptorMedicinePathologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Extensive investigation has been undertaken regarding drug delivery systems for the management of glioblastoma multiforme (GBM). The infiltrative behavior of GBM cells within the brain tissue is primarily attributed to their heterogeneity, the movement of interstitial fluid (IFF), and the presence of chemokines. These factors contribute to the limited effectiveness of current conventional treatments. To address the dissemination of GBM cells, a proposed therapeutic approach involves utilizing a controlled release gradient of CXC-chemokine-ligand-12 (CXCL12). However, the impact of IFF on GBM cell migration within the brain underscores its critical importance as a significant parameter, which, surprisingly, has not been extensively studied in the context of localized drug delivery targeting the brain. Methods: Hydrogels are known for their inherent capacity to entrap various agents and exert precise control over their subsequent release. In the present investigation, we aimed to elucidate the release kinetics of CXCL12, whether in its free form or encapsulated within nanoparticles, from alginate-based hydrogels, both under static and dynamic conditions. To investigate the impact of convective forces mimicking the interstitial fluid flow (IFF) within the peritumoral environment of the brain, a three-dimensional in vitro model was developed. This model enabled the evaluation of CXCL12 release as a function of time and position, specifically accounting for the contribution of simulated IFF on the release behavior. Results: We first demonstrated that the release kinetic profiles under static culture conditions were independent of the initial mass loading and the predominant phenomenon occurring was diffusion. Subsequently, we investigated the release of CXCL12, which was loaded into Alginate/Chitosan-Nanoparticles (Alg/Chit-NPs) and embedded within an alginate hydrogel matrix. Mathematical modeling results also indicated the presence of electrostatic interactions between alginate and CXCL12. The Alg/Chit-NPs effectively slowed down the initial burst release, leading to a reduction in the diffusion coefficient of CXCL12. To further study the release behavior, we developed a perfusion bioreactor with a unique culture chamber designed to recapitulate the peritumoral environment and varied the fluid flow rates at 0.5 µL/min, 3 µL/min, 6.5 µL/min, and 10 µL/min. As the flow rate increased, the cumulative amount of released CXCL12 also increased for all three initial mass loadings. Beyond 3 µL/min, convection became the dominant mechanism governing CXCL12 release, whereas below this threshold, diffusion played a more prominent role. Conclusion: The indirect perfusion flow had a crucial impact on CXCL12 release and distribution inside the hydrogel in and against its direction. This system highlights the importance of considering the IFF in brain targeting delivery system and will be used in the future to study GBM cell behaviors in response to CXCL12 gradient.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,237 · 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