Comparison of Drying Techniques to Produce Stable and Bioavailable Encapsulated ACE-2 Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: COVID-19 infection continues globally, with frequent emergence of unfamiliar SARS-CoV-2 variants acting to impair immunity. The competitive binding of SARS-CoV-2 spike proteins and angiotensin-converting enzyme 2 (ACE-2) can decrease the binding of the virus on native ACE-2 receptors on healthy human cells. It remains a practical approach to lessen viral spread. In this study, a method to encapsulate ACE-2 in the form of chitosan/tripolyphosphate cross-linked nanoparticles (NPs) was developed with emphasis placed on the best dehydration method to secure functional ACE-2 nanoparticles. Methods: Methods: Preparation conditions were assessed by varying pH (4.0–6.5) and the ratio between chitosan and ACE-2 mixing ratios (1:1, 1.5:1, 2:1, 2.5:1, and 3:1). The formulated NPs were then dehydrated using different approaches that included spray-drying (SD), freeze-drying (FD), and spray-freeze drying (SFD) and used varying mannitol concentrations (0, 1:1, and 5:1 of total weight). The mannitol was served as a cryoprotectant in this study. Results: The best formulation achieved used 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, encapsulation efficiency (EE) of 98.4%, and ACE-2 loading content (LC) of 28.4%. After reconstitution, all SD samples had a relatively low yield rate, but the ACE-2 NPs dehydrated specifically using 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 encapsulation procedure for use with dry powders. Conclusions: This work showed that spray-freeze drying was the best method to dehydrate ACE-2 NPs, using less cryoprotectant to create a significant advantage in terms of greater loading capacity with lower additive requirements.
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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 ».