Systemic delivery of proteins using novel peptides via the sublingual route
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic proteins often require needle-based injections, which compromise medication adherence especially for those with chronic diseases. Sublingual administration provides a simple and non-invasive alternative. Herein, two novel peptides (lipid-conjugated protamine and a protamine dimer) were synthesized to enable sublingual delivery of proteins through simple physical mixing with the payloads. It was found that the novel peptides promoted intracellular delivery of proteins via increased pore formation on the cell surface. Results from in vitro models of cell spheroids and human sublingual tissue substitute indicated that the novel peptides enhanced protein penetration through multiple cell layers compared to protamine. The novel peptides were mixed with insulin or semaglutide and sublingually delivered to mice for blood glucose (BG) control. The effects of these sublingual formulations were comparable to the subcutaneous preparations and superior to protamine. In addition to peptide drugs, the novel peptides were shown to enable sublingual absorption of larger proteins with molecular weights from 22 to 150 kDa in mice, including human recombinant growth hormone (rhGH), bovine serum albumin (BSA) and Immunoglobulin G (IgG). The novel peptides given sublingually did not induce any measurable toxicities in mice.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».