Food protein-stabilized nanoemulsions as potential delivery systems for poorly water-soluble drugs: preparation, in vitro characterization, and pharmacokinetics in rats
Notice bibliographique
Résumé
Wei He1, Yanan Tan1, Zhiqiang Tian1, Lingyun Chen2, Fuqiang Hu3, Wei Wu11Department of Pharmaceutics, School of Pharmacy, Fudan University, Shanghai, People's Republic of China; 2Department of Agricultural, Food and Nutritional Sciences, University of Alberta, Alberta, Canada; 3Department of Pharmaceutics, School of Pharmacy, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, People's Republic of ChinaAbstract: Nanoemulsions stabilized by traditional emulsifiers raise toxicological concerns for long-term treatment. The present work investigates the potential of food proteins as safer stabilizers for nanoemulsions to deliver hydrophobic drugs. Nanoemulsions stabilized by food proteins (soybean protein isolate, whey protein isolate, ß-lactoglobulin) were prepared by high-pressure homogenization. The toxicity of the nanoemulsions was tested in Caco-2 cells using the 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium-bromide viability assay. In vivo absorption in rats was also evaluated. Food protein-stabilized nanoemulsions, with small particle size and good size distribution, exhibited better stability and biocompatibility compared with nanoemulsions stabilized by traditional emulsifiers. Moreover, ß-lactoglobulin had a better emulsifying capacity and biocompatibility than the other two food proteins. The pancreatic degradation of the proteins accelerated drug release. It is concluded that an oil/water nanoemulsion system with good biocompatibility can be prepared by using food proteins as emulsifiers, allowing better and more rapid absorption of lipophilic drugs.Keywords: oil in water nanoemulsions, food proteins, poorly water-soluble drugs, biocompatibility, in vivo absorption
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».