Rational development of fingolimod nano-embedded microparticles as nose-to-brain neuroprotective therapy for ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic stroke is one of the major diseases causing varying degrees of dysfunction and disability worldwide. The current management of ischemic stroke poses significant challenges due to short therapeutic windows and limited efficacy, highlighting the pressing need for novel neuroprotective treatment strategies. Previous studies have shown that fingolimod (FIN) is a promising neuroprotective drug. Here, we report the rational development of FIN nano-embedded nasal powders using full factorial design experiments, aiming to provide rapid neuroprotection after ischemic stroke. Flash nanoprecipitation was employed to produce FIN nanosuspensions with the aid of polyvinylpyrrolidone and cholesterol as stabilizers. The optimized nanosuspension (particle size = 134.0 ± 0.6 nm, PDI = 0.179 ± 0.021, physical stability = 72 ± 0 h, and encapsulation efficiency of FIN = 90.67 ± 0.08%) was subsequently spray-dried into a dry powder, which exhibited excellent redispersibility (RdI = 1.09 ± 0.04) and satisfactory drug deposition in the olfactory region using a customized 3D-printed nasal cast (45.4%) and an Alberta Idealized Nasal Inlet model (8.6%) at 15 L/min. The safety of the optimized FIN nano-embedded dry powder was confirmed in cytotoxicity studies with nasal (RPMI 2650 and Calu-3 cells) and brain related cells (SH-SY5Y and PC 12 cells), while the neuroprotective effects were demonstrated by observed behavioral improvements and reduced cerebral infarct size in a middle cerebral artery occlusion mouse stroke model. The neuroprotective effect was further evidenced by increased expression of anti-apoptotic protein BCL-2 and decreased expression of pro-apoptotic proteins CC3 and BAX in brain peri-infarct tissues. Our findings highlight the potential of nasal delivery of FIN nano-embedded dry powder as a rapid neuroprotective treatment strategy for acute ischemic stroke.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».