Improving Ex Vivo Nasal Mucosa Experimental Design for Drug Permeability Assessments: Correcting Mucosal Thickness Interference and Reevaluating Fluorescein Sodium as an Integrity Marker for Chemically Induced Mucosal Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Ex vivo nasal mucosa models provide physiologically relevant platforms for evaluating nasal drug permeability; however, their application is often limited by high experimental variability and the absence of standardized methodologies. This study aimed to improve experimental design by addressing two major limitations: the confounding effects of mucosal thickness and the questionable reliability of fluorescein sodium (Flu-Na) as an integrity marker for chemically induced mucosal injury. Methods: Permeability experiments were conducted using porcine nasal tissues mounted in Franz diffusion cells, with melatonin and Flu-Na as model compounds. Tissues of varying thickness were collected from both intra- and inter-individual sources, and a numerical simulation-based method was employed to normalize apparent permeability coefficients (Papp) to a standardized mucosal thickness of 0.80 mm. The effects of thickness normalization and chemically induced damage were systematically evaluated. Results: Thickness normalization substantially reduced variability in melatonin Papp, particularly within same-animal comparisons, thereby improving statistical power and data reliability. In contrast, Flu-Na exhibited inconsistent correlations across different pigs and failed to reflect the expected increase in permeability following isopropyl alcohol (IPA)-induced epithelial damage. These results suggest that the relationship between epithelial injury and paracellular transport may be non-linear and not universally applicable under ex vivo conditions, limiting the suitability of Flu-Na as a standalone marker of mucosal integrity. Conclusions: The findings highlight the importance of integrating mucosal thickness correction into standardized experimental protocols and call for a critical reassessment of Flu-Na in nasal drug delivery research.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».