Reducing endotoxin contamination in chitosan: An optimized purification method for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
Chitosan, a natural biopolymer, is widely used in biomedical applications due to its biocompatibility. It also possesses immunostimulatory properties and is notably studied and used as a vaccine adjuvant. However, endotoxin contamination, an often-overlooked extrinsic factor, may compromise its safety and confound the interpretation of its biological or immunostimulatory effects. Despite its widespread use, data on endotoxin levels in commercially available chitosan remain limited, potentially contributing to inconsistent immunological outcomes. In this study, we developed a simple four-step purification process that effectively reduces endotoxin levels without altering key chitosan properties, namely the degree of deacetylation (DDA) and molar mass (MW). We characterized the endotoxin content of various commercial chitosan samples using the Limulus Amebocyte Lysate (LAL) assay and evaluated their immunostimulatory properties in vitro, both before and after purification. A 1 N sodium hydroxide treatment for 48 h reduced endotoxin levels by up to 100-fold, lowering the most contaminated sample from 62,000 EU/g to approximately 600 EU/g, while preserving DDA and MW. In vitro immunoassays showed that proinflammatory cytokine responses (IL-1β, TNF-α, IL-6) in J774A.1 macrophages were primarily driven by endotoxin contamination, which was significantly reduced following purification. Structural properties of chitosan showed no measurable impact on cytokine profiles. This study underscores the critical need for endotoxin assessment and removal in chitosan intended for biomedical applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».