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Enregistrement W4393998081 · doi:10.26685/urncst.570

Examining Efficacy of Kidney-Targeted Nanoparticle Immunosuppressant Therapy on Lupus Nephritis in a Murine Autoimmune Disease Model

2024· article· en· W4393998081 sur OpenAlexaff
Katinka Miklossy

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLupus nephritisMedicineNephritisSystemic lupus erythematosusImmunologyAutoimmune diseaseDiseaseInternal medicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Lupus nephritis (LN) is a severe kidney manifestation of systematic lupus erythematosus (SLE) with no known cure. Although typically treated with immunosuppressants, these medications can cause toxic side effects. This study proposes adopting mesoporous silica nanoparticles binding to a kidney-specific ligand, megalin, to locally deliver the immunosuppressive agent with no nephrotoxicity, mycophenolate mofetil. It is hypothesized that this method would inhibit LN progression by locally modulating immune cell activity. Methods: Silica nanoparticles are linked to the amino groups (-NH2) and polyethyleneimine and conjugated to megalin. These conjugated nanoparticles (NPs) are then loaded with the immunosuppressant mycophenolate mofetil (MMF). The affinity and specificity of these NPs are confirmed using in vitro and ex vivo methods. Murine autoimmune disease mice (MRL-lpr) are used as a model for SLE. The mice received different nanoparticle treatments either conjugated with megalin or not, carrying MMF or not, and not receiving free MMF treatment to investigate the efficacy of megalin-conjugated mesoporous silica nanoparticles (MSN-NPs) at preventing LN. Indicators of health measured included proteinuria and anti-dsDNA concentration, kidney and lymphadenopathy scores and absolute cell counts of leukocytes, T-cells and B-cells from the kidney and other organs as well. Results: Megalin-conjugated MSN-NPs are anticipated to increase MMF bioavailability within the kidney compared to non-specific MSN-NPs. The mice receiving megalin-conjugated MSN-NPs carrying MMF are expected to decrease proteinuria at the nephrotic range and attenuate local inflammatory immune cell activity. Moreover, it is anticipated that there will be a decrease in lymphatic cell numbers, lymph node size, and repressed inflammation in kidney glomerular and tubulointerstitial regions. Discussion: Targeted NP immunosuppressant drug delivery is expected to be the most effective at alleviating LN in SLE mice, compared to non-megalin conjugated NP or free drug. Future directions could be investigating toxicity and off-target effects of this drug, other kidney cell markers as targets, and non-human primates as test candidates. Conclusion: Although megalin-conjugated MSN-NPs carrying MMF has potential for alleviating LN in SLE, a rigorous test of both capacity, safety, and off-targets effects are required to fully appreciate its clinical efficacy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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