Self-Immolative Polymer Nanoparticles with Precise and Controllable pH-Dependent Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Polymer nanoparticles have generated significant interest as delivery systems for therapeutic cargo. Self-immolative polymers (SIPs) are an interesting category of materials for delivery applications, as the characteristic property of end-to-end depolymerization allows for the disintegration of the delivery system, facilitating a more effective release of the cargo and clearance from the body after use. In this work, nanoparticles based on a pH-responsive polymer poly(ethylene glycol)- b -(2-diisopropyl)amino ethyl methacrylate) and a self-immolative polymer poly[ N, N -(diisopropylamino)ethyl glyoxylamide- r - N, N -(dibutylamino)ethyl glyoxylamide] (P(DPAEGAm- r -DBAEGAm)) were developed. Four particles were synthesized based on P(DPAEGAm- r -DBAEGAm) polymers with varied diisopropylamino to dibutylamino ratios of 4:1, 2:1, 2:3, and 0:1, termed 4:1, 2:1, 2:3, and 0:1 PGAm particles. The pH of particle disassembly was tuned from pH 7.0 to pH 5.0 by adjusting the ratio of diisopropylamino to dibutylamino substituents on the pendant tertiary amine. The P(DPAEGAm- r -DBAEGAm) polymers were observed to depolymerize (60–80%) below the particle disassembly pH after ∼2 h, compared to <10% at pH 7.4 and maintained reasonable stability at pH 7.4 (20–50% depolymerization) after 1 week. While all particles exhibited the ability to load a peptide cargo, only the 4:1 PGAm particles had higher endosomal escape efficiency (∼4%) compared to the 2:3 or 0:1 PGAm particles (<1%). The 4:1 PGAm particle is a promising candidate for further optimization as an intracellular drug delivery system with rapid and precisely controlled degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 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 ».