Studying the stability of polymer nanoparticles by size exclusion chromatography of radioactive polymers
Notice bibliographique
Résumé
The properties of nanomedicines will influence how they can deliver drugs to patients reproducibly and effectively. For conventional pharmaceutical products, Chemistry, Manufacturing and Control (CMC) documents require monitoring stability and storage conditions. For nanomedicines, studying these important considerations is hindered by a lack of appropriate methods. In this paper, we show how combining radiolabelling with size exclusion chromatography, using a method called SERP (for Size Exclusion of Radioactive Polymers), can inform on the in vitro degradation of polymer nanoparticles. Using nanoparticles composed of biodegradable poly(lactic acid) (PLA) and poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA), we show that SERP is more sensitive than dynamic light scattering (DLS) and nanoparticle tracking analysis (NTA) to detect degradation. We also demonstrate that the properties of the polymer composition and the nature of the aqueous buffer affect nanoparticle degradation. Importantly, we show that minute changes in stability that cannot be detected by DLS and NTA impact the pharmacokinetic of nanoparticles injected in vivo. We believe that SERP might prove a valuable method to document and understand the pharmaceutical quality of polymer nanoparticles.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».