Brain‐Targeted Liposomes Loaded with Monoclonal Antibodies Reduce Alpha‐Synuclein Aggregation and Improve Behavioral Symptoms in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibodies (mAbs) hold promise in treating Parkinson's disease (PD), although poor delivery to the brain hinders their therapeutic application. In the current study, it is demonstrated that brain-targeted liposomes (BTL) enhance the delivery of mAbs across the blood-brain-barrier (BBB) and into neurons, thereby allowing the intracellular and extracellular treatment of the PD brain. BTL are decorated with transferrin to improve brain targeting through overexpressed transferrin-receptors on the BBB during PD. BTL are loaded with SynO4, a mAb that inhibits alpha-synuclein (AS) aggregation, a pathological hallmark of PD. It is shown that 100-nm BTL cross human BBB models intact and are taken up by primary neurons. Within neurons, SynO4 is released from the nanoparticles and bound to its target, thereby reducing AS aggregation, and enhancing neuronal viability. In vivo, intravenous BTL administration results in a sevenfold increase in mAbs in brain cells, decreasing AS aggregation and neuroinflammation. Treatment with BTL also improve behavioral motor function and learning ability in mice, with a favorable safety profile. Accordingly, targeted nanotechnologies offer a valuable platform for drug delivery to treat brain neurodegeneration.
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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 ».