Nanoencapsulation enhanced the performance of β-carotene for ameliorating inflammation in patient-derived organoids
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aims to develop a nanocarrier system for the oral delivery of β-Carotene (BC) (as a model therapeutic agent) and to test its efficacy in ameliorating inflammation in an ulcerative colitis (UC) patient-derived organoid. MATERIALS & METHODS: BC was encapsulated in a zein protein nano-cage surface-functionalized with pectin and polyethyleneglycol (PEG). The nanoencapsulated BC (nBC) was characterized for physicochemical properties (size, charge, surface chemistry) and functional properties (radical scavenging, mucoadhesion and penetration, release in simulated digestive fluids). Further, we evaluated the performance of nBC in ameliorating inflammation in Caco-2 and UC patient-derived organoid models. RESULTS: nBC achieved 75% encapsulation efficiency with improved stability and functional properties when compared to free BC. The nanocarrier was non-cytotoxic and improved mucoadhesion, mucopenetration, and the anti-inflammatory potential of BC. In UC organoids, nBC suppressed dextran sulfate sodium (DSS)-induced TNF-α and IL-8 production by approximately 70% and 31%, respectively, which was significantly higher than free BC at comparable concentrations. CONCLUSIONS: The protein-polymer nanoencapsulation strategy showed promise in protecting BC and overcoming intestinal mucus barriers for an improved anti-inflammatory effect in the organoid model. Further studies using animal models are warranted for establishing pharmacokinetics, tissue distribution, and therapeutic index of orally delivered nBC.
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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) | 0,001 | 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 ».