Encapsulation of Recombinant ACE-2 in Chitosan Nanoparticles for Treatment of SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 infection continues globally with frequent emergence of unfamiliar SARS-CoV-2 variants acting to impair immunity conferred by vaccines. The competitive binding of SARS-CoV-2 spike proteins by angiotensin-converting enzyme 2 (ACE-2) to mimetic and act as a de-coy over that by native ACE-2 receptors on healthy human cells re-mains a practical approach to lessen viral spread. In this study, a therapeutic strategy was developed that targeted gastrointestinal SARS-CoV-2 infection using ACE-2 encapsulated in chi-tosan/tripolyphosphate cross-linked nanoparticles (NPs). Optimization conditions were determined by varying pH (4.0-6.5) and chitosan: ACE-2 mixing ratios (1:1, 1.5:1, 2:1, 2.5:1, 3:1), followed by choice of spray-drying (SD), freeze-drying (FD), or spray-freeze drying (SFD) with varying mannitol concentrations (0, 1:1, and 5:1 of total weight). The optimal formulation was achieved using a pH 5.5 with a mixing chitosan-ACE-2 ratio of 2:1; where ACE-2 loaded NPs had an average particle size of 303.7 nm, polydispersity index (PDI) of 0.21, encapsula-tion efficiency (EE) of 98.4%, zeta potential of 6.8 mV, and ACE-2 loading content (LC) of 28.4%. In general, all drying methods main-tained the spherical shape of the NPs with varying mannitol concen-tration having a significant (P<0.05) effect. After reconstitution, all SD samples had a relatively low yield rate, but the ACE-2 NPs dehydrated specifically by SFD required a lower amount of added mannitol (1:1 of its total weight) and produced a higher yield rate (P<0.05) and similar PDI and EE values, along with relatively good particle size and LC. This formulation also produced a high ACE-2 release and uptake in differentiated Caco-2 cells; thus, representing an effective ACE-2 en-capsulation procedure for use with dry powders.
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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 ».