Hemocompatibility of cyclodextrin-coated magnetic nanoparticles under uremic conditions
Notice bibliographique
Résumé
The accumulation of uremic toxins, a hallmark of kidney failure in hemodialysis-dependent patients, highlights hemodialysis's limits to effectively removing a broad range of toxins. Adsorption-based strategies have emerged as a promising solution. However, a critical gap remains in understanding the hemocompatibility of these materials in the context of kidney failure. In this study we investigated the hemocompatibility and protein adsorption behavior of α-, β-, and γ-cyclodextrin-coated magnetic nanoparticles in modeled uremic plasma and blood. Cyclodextrin-coated nanoparticles exhibited greater protein adsorption compared to untreated plasma, while cyclodextrin-modified particles showed significantly reduced protein adsorption per unit surface area compared to bare nanoparticles. Immunoblotting revealed distinct protein adsorption profiles compared to untreated plasma, where an increased trend in surface adsorption was observed for most plasma proteins in uremic plasma, with substantial changes in the binding of complement proteins, fibrinogen, α 2 macroglobulin, fibronectin, protein S, and immunoglobulins. We did not observe any clear indications of hemo-incompatibility of the MNPs under uremic conditions in whole blood. Interestingly, we also found some evidence of improved platelet responsiveness and clot formation time with MNP treatment, under uremic conditions. These findings underscore the potential of cyclodextrin-coated magnetic nanoparticles for safer, more efficient blood detoxification strategies in kidney failure.
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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 ».