Physicochemical Design of Nanoparticles to Interface with and Degrade Neutrophil Extracellular Traps
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Neutrophil extracellular traps (NETs) are networks of decondensed chromatin, histones, and antimicrobial proteins released by neutrophils in response to an infection. NET overproduction can cause an exacerbated hyperinflammatory response in a variety of diseases and can lead to host tissue damage without clearance of infection. Nanoparticle drug delivery is a promising avenue for creating materials that can both target NETs and deliver sustained amounts of NET-degrading drugs to alleviate hyperinflammation. Here, we study how particle physicochemical properties can influence NET interaction and leverage our findings to create NET-interfacing and NET-degrading particles. We fabricated a panel of particles of varying sizes (200 to 1000 nm) and charges (positive, neutral, negative) and found that positive charge is the main driver of NET–particle interaction, with smaller 200 nm positive particles having a 10-fold increase in binding compared to larger 1000 nm positive particles. Negative and neutral particles were mostly noninteracting, except for small negatively charged particles that exhibited very low levels of NET localization. Interaction strength of particles with NETs was quantified via shear flow assays and atomic force microscopy. This information was leveraged to create DNase-loaded particles that could adhere to NETs at varying degrees and therefore degrade NETs at different rates in vitro . Positively charged, 200 nm DNase-loaded particles showed the highest degree of interaction with NETs and therefore led to faster degradation compared with larger sizes, underscoring the importance of physicochemical design for NET-targeting drug delivery. Overall, this work provides fundamental knowledge of the drivers of particle–NET interaction and a basis for designing NET-targeting particles for various disease states.
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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 ».