<i>In Situ</i> Forming, Enzyme-Responsive Peptoid-Peptide Hydrogels: An Advanced Long-Acting Injectable Drug Delivery System
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Long-acting drug delivery systems are promising platforms to improve patient adherence to medication by delivering drugs over sustained periods and removing the need for patients to comply with oral regimens. This research paper provides a proof-of-concept for the development of a new optimized in situ forming injectable depot based on a tetrabenzylamine-tetraglycine- d -lysine-O-phospho- d -tyrosine peptoid-D-peptide formulation (( N Phe) 4 GGGGk(AZT)y(p)-OH). The chemical versatility of the peptoid-peptide motif allows low-molecular-weight drugs to be precisely and covalently conjugated. After subcutaneous injection, a hydrogel depot forms from the solubilized peptoid-peptide-drug formulation in response to phosphatase enzymes present within the skin space. This system is able to deliver clinically relevant concentrations of a model drug, the antiretroviral zidovudine (AZT), for 35 days in Sprague–Dawley rats. Oscillatory rheology demonstrated that hydrogel formation began within ∼30 s, an important characteristic of in situ systems for reducing initial drug bursts. Gel formation continued for up to ∼90 min. Small-angle neutron scattering data reveal narrow-radius fibers (∼0.78–1.8 nm) that closely fit formation via a flexible cylinder elliptical model. The inclusion of non-native peptoid monomers and D-variant amino acids confers protease resistance, enabling enhanced biostability to be demonstrated in vitro . Drug release proceeds via hydrolysis of an ester linkage under physiological conditions, releasing the drug in an unmodified form and further reducing the initial drug burst. Subcutaneous administration of ( N Phe) 4 GGGGk(AZT)y(p)-OH to Sprague–Dawley rats resulted in zidovudine blood plasma concentrations within the 90% maximal inhibitory concentration (IC 90 ) range (30–130 ng mL –1 ) for 35 days.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».