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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».