Effects of subcutaneous vs. oral nanoparticle-mediated insulin delivery on hemostasis disorders in type 1 diabetes: A rat model study
Notice bibliographique
Résumé
Complications associated with Type 1 diabetes (T1D) have complex origins that revolve around chronic hyperglycemia; these complications involve hemostasis disorders, coagulopathies, and vascular damage. Our study aims to develop innovative approaches to minimize these complications and to compare the outcomes of the new approach with those of traditional methods. To achieve our objective, we designed novel nanoparticles comprising covalent organic frameworks (nCOF) loaded with insulin, termed nCOF/Insulin, and compared it to subcutaneous insulin to elucidate the influence of insulin delivery methods on various parameters, including bleeding time, coagulation factors, platelet counts, cortisol plasma levels, lipid profiles, and oxidative stress parameters. Traditional subcutaneous insulin injections exacerbated hemostasis disorder and vascular injuries in streptozotocin (STZ)-induced diabetic rats through increasing plasma triglycerides and lipid peroxidation. Conversely, oral delivery of nCOF/Insulin ameliorated hemostatic disorders and restored the endothelial oxidant/antioxidant balance by reducing lipid peroxidation and enhancing the lipid profile. Our study pioneers the understanding of how STZ-induced diabetes disrupts bleeding time, induces a hypercoagulable state, and causes vascular damage through lipid peroxidation. Additionally, it provides the first evidence for the involvement of subcutaneous insulin treatment in exacerbating vascular and hemostasis disorders in type 1 diabetes (T1D). Introducing an innovative oral insulin delivery via the nCOF approach represents a potential paradigm shift in diabetes management and patient care and promises to improve treatment strategies for type 1 Diabetes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».