Iron( <scp>ii</scp> )-catalysed tyrosinase crosslinked hyaluronic acid hydrogel for the controlled release of human antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Tyrosinase is a common crosslinker used in the formation of in situ hydrogels, often resulting in significantly longer gelation times. The rate-determining step for the interconversion between the four discrete states of the enzyme is characterized by a lag phase, which contributes to its slow gelation kinetics. In this study, we report, for the first time, the use of a catalytic amount of iron(II) to produce fast in situ-gellable tyramine-conjugated hyaluronic acid hydrogels (HATA), which are prospectively applicable for nasal drug delivery. We observed gelation times ranging from 886 to 538 seconds, depending on the polymer and enzyme concentrations, irrespective of the pH level tested. The presence of iron(II) significantly reduced the gelation time by an order of magnitude, ranging from 86 seconds to 25.46 seconds, depending on the polymer concentration, pH, and enzyme activity. Based on our findings, we propose a double crosslinking mechanism involving catechol-catechol coupling and catechol-iron(II) complex formation, as evidenced by improvements in the rheological properties of the hydrogels. These novel hydrogels can encapsulate antibodies and provide prolonged release for up to two weeks. Additionally, we confirmed that the crosslinking chemistry did not affect the bioactivity of the antibodies. Given their improved mucoadhesive properties, we envision these hydrogels as promising candidates for the formulation of bioadhesive drug delivery systems.
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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 ».