Cell Membrane-Derived Nanoparticles as Biomimetic Nanotherapeutics to Alleviate Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of metabolic dysfunction associated-steatotic liver disease (MASLD) (formerly known as nonalcoholic fatty liver disease; NAFLD) is estimated at around 32% of the world's population, resulting in a major healthcare concern in recent times. Current pharmaceutical methods lack efficacy for the treatment of the disease because of suboptimal pharmacokinetic parameters including poor bioavailability, short half-life, and premature clearance. Designing an efficient drug delivery system that provides a protective environment is critical for addressing these challenges. Such a system should aim to enhance the cellular uptake of drugs, improve their bioavailability, and reduce the chances of rapid clearance. Here, we developed nanoengineered natural cell membrane-derived nanoparticles (CMNs) incorporated with a model drug, rosuvastatin, in the bilayer assembly of CMNs to reduce the accumulation of lipids in hepatocytes, a hallmark of MASLD. We used a cell extrusion technique to develop self-assembled CMNs with precise size control compared to the cell shearing method. Interestingly, the prepared CMNs were found to be nonphagocytic, representing around 1.13% of phosphatidylserine receptors on healthy cells, which allows the possibility of their use as stealth nanoparticles for drug delivery. Furthermore, CMNs exhibit higher drug-loading efficiency, excellent cytocompatibility, and enhanced cellular internalization capabilities. Moreover, we show that the delivery of rosuvastatin-loaded CMNs in the in vitro MASLD model efficiently reduced hepatocyte lipid accumulation, including total cholesterol (26.8 ± 3.1%) and triglycerides (11.8 ± 0.8%), compared to the negative control. Taken together, the nanoengineered biomimetic CMNs enhance the drug's bioactivity in hepatic cells, establishing a foundation for further investigation of this drug delivery system in treating MASLD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».