Fabrication & Characterization of Hyaluronic Acid/Eucalyptus Hydrogels Loaded with PLGA Nanoparticles with Methotrexate as an Injectable Therapy for Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rheumatoid arthritis is an autoimmune disease that affects about 250,000 Colombians, 82% of whom are women. Current treatments include disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), such as methotrexate (MTX), analgesics and physiotherapy. The most common DMARD is MTX, which binds to plasma proteins with low efficiency (50%) and has a half-life of 6 hours. Due to its limitations when administered orally, nanoparticles (NPs) have been proposed to overcome these limitations. NPs support the release of therapeutic molecules, minimizing side effects and increasing the bioavailability of the drug in a controlled administration. NPs synthesized from biodegradable polymers, such as polyglycolic lactic acid (PLGA), are convenient for drug delivery due to their high biocompatibility and ability to bind DMARDs such as MTX. PLGA NPs loaded with MTX (MTX-PLGA-NPs) have reduced the presence of proinflammatory factors such as IL-10 and TGF-β, suggesting their potential as anti-inflammatory therapies for arthritis. Therefore, this study aims to develop MTX-PLGA-NPs in bioactive and biocompatible hyaluronic acid-eucalyptus (GelHA-E) hydrogels to preserve their stability and delay their degradation. PLGA-NPs were synthesized with an average hydrodynamic diameter of 200 nm, the 1237 cm-1 band found in FITR indicated the successful covalent conjugation with MTX; the mass loss of only 1% in GelHA-E indicated the thermogravimetric stability of the biomaterial and the low hemolytic and platelet aggregation percentage confirmed the biocompatibility of the biomaterial as a potential localized, anti-inflammatory, and injectable treatment for rheumatoid arthritis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».