Unlocking the potential of biocompatible chitosan-hyaluronic acid nanogels labeled with fluorochromes: A promising step toward enhanced FRET bioimaging
Notice bibliographique
Résumé
Chitosan is a natural polysaccharide widely used in medical formulations as nanoparticles due to their special properties. Our work aimed to assess the biocompatibility of chitosan-hyaluronic acid nanogels labeled with fluorochromes for use in biomedical applications, based on the FRET effect. The preparation method included the ionic gelation, grafting rhodamine or fluorescein isothiocyanate molecules onto the chitosan backbone. To assess the potential applications as fluorescence imaging tools of chitosan-fluorophores conjugates in diagnostics and therapies, SVEC4-10 cells (simian virus 40-transformed mouse microvascular endothelial cell line) and RAW264.7 murine macrophages were used within this study. Good biocompatibility was observed after 6 and 24 h of incubation with nanogels, with no increase in cell death or membrane damage for concentrations up to 120 μg/mL. Both types of fluorescent nanogels presented the tendency to agglomerate on the cell membrane's surface, and few cells were internalized, especially at the periphery of cells. Molecular dynamics simulations showed that distances between fluorophores fitted at values close to those calculated based on FRET experiments. These formulations can further incorporate gadolinium for better nanomedicine tools. • Chitosan nanogels with fluorochrome labeling are biocompatible for medical use. • Fluorescent nanogels showed good cell viability and membrane integrity. • Confocal microscopy revealed surface aggregation on cell membranes. • Molecular dynamics simulations supported the FRET effect. • These nanogels hold potential for improved MRI diagnostics with gadolinium.
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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 | 0,001 | 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 ».