Evaluation of the biodistribution and preliminary safety profile of a novel brain-targeted manganese dioxide-based nanotheranostic system for Alzheimer’s disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel brain-targeted and reactive oxygen species-activatable manganese dioxide containing nanoparticle system functionalized with anti-amyloid-β antibody (named aAβ-BTRA-NC) developed by our group has shown great promise as a highly selective magnetic resonance imaging (MRI) contrast agent for early detection and multitargeted disease-modifying treatment of Alzheimer's disease (AD). To further evaluate the suitability of the formulation for future clinical application, we investigated the safety, biodistribution, and pharmacokinetic profile of aAβ-BTRA-NC in a transgenic TgCRND8 mouse AD model, wild type (WT) littermate, and CD-1 mice. Dose-ascending studies demonstrated that aAβ-BTRA-NC was well-tolerated by the animals up to 300 μmol Mn/kg body weight [b.w.], 3 times the efficacious dose for early AD detection without apparent adverse effects; Histopathological, hematological, and biochemical analyses indicated that a single dose of aAβ-BTRA-NC did not cause any toxicity in major organs. Immunotoxicity data showed that aAβ-BTRA-NC was safer than commercially available gadolinium-based MRI contrast agents at an equivalent dose of 100 μmol/kg b.w. of metal ions. Intravenously administered aAβ-BTRA-NC was taken up by main organs with the order of liver, kidneys, intestines, spleen, followed by other organs, and cleared after one day to one week post injection. Pharmacokinetic analysis indicated that the plasma concentration profile of aAβ-BTRA-NC followed a 2-compartmental model with faster clearance in the AD mice than in the WT mice. The results suggest that aAβ-BTRA-NC exhibits a strong safety profile as a nanotheranostic agent which warrants more robust preclinical development for future clinical applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle