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Enregistrement W4389371474 · doi:10.1002/adfm.202310078

The Effect of a Lipid Surface Coating on the Permeation of Upconverting Nanoparticles through a 3D Human Lung Epithelial Model

2023· article· en· W4389371474 sur OpenAlexafffund
Doyoung Kim, Gabrielle A. Mandl, Marta Bałkota, Jimmy Vernaz, Song Huang, Samuel Constant, Pierre Maechler, Christine DeWolf, John A. Capobianco, Luigi Bonacina

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesH2020 LEIT Information and Communication TechnologiesH2020 Leadership in Enabling and Industrial TechnologiesInterregNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeConcordia University
Mots-clésMucusMaterials scienceMucociliary clearancePermeationNanoparticleBiophysicsLipid bilayerNanotechnologyIn vitroMembraneLungMedicineChemistryBiologyBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Preclinical studies of nanoparticles for pulmonary therapeutics are often performed on 2D cell cultures or in vitro models that do not include a mucus barrier. However, the mucus layer lining the lungs is an essential barrier for drugs to permeate in order to exert a therapeutic effect. Herein, the role of surface coating of lanthanide‐doped upconverting nanoparticles (UCNPs) and their interaction with the mucus barrier are explored using a patient‐derived 3D cell culture model. The upconverted emissions from the UCNPs are used to track them throughout the 3D model and study their localization as a function of administration time and mucus thickness. Positively charged, ligand‐free, and negatively charged, supported lipid bilayer‐coated UCNPs are evaluated. A substantial difference in the residence time in mucus and mucociliary clearance of each type of UCNP is observed in a realistic and relevant model. As such, these results underscore the need for preclinical investigations in tissue models, especially with respect to the surface properties of the nanoparticles under study.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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