Synthesis of α,ε-N,N’-Di-stearoyl Lysine-Derived Amide Lipids and Their Application to Liposome Formulation: Incorporation of Lipid A-Ligand for Bacterial Targeting and Sialic Acid for Phagocytosis Resistance
Notice bibliographique
Résumé
As part of an antimicrobial resistance (AMR) strategy, we have prepared α,ε-N,N’-di-stearoyl lysine-based amide lipids to improve the chemical and biological stabilities of nanoparticles. Those amide lipids incorporated a variety of head groups, including lipid A-binding ligand (polymyxin B nonapeptide, PMBN) for bacterial targeting and sialic acid as an alternative to PEGylation for phagocytosis resistance. The study demonstrated that the PMBN-liposome specifically targeted lipid A-containing Gram-negative Acinetobacter baumannii bacteria, but not Gram-positive Staphylococcus aureus. However, such interaction was interrupted by the adsorption of serum proteins onto liposomes, demonstrating the complexity and challenge of targeted delivery. As expected, slower uptake of sialic acid-liposomes by human leukemia monocytic THP-1 cells was observed, suggesting their resistance to phagocytosis. Additionally, in a mouse model, the sialic acid-containing liposomes showed more favorable biodistribution and longer retention time than the comparable phospholipid-only liposomes. We observed that both sialic acid-incorporated and PEGylated liposomes distributed over the whole mouse bodies and remained for over 48 h. In contrast, the phospholipid-only liposomes rapidly migrated to the liver (5–15 min). In conclusion, although this study did not achieve bacteria-targeted liposome delivery, it provided evidence that the sialic acid-amide lipid can serve as an alternative to PEGylation in future nanomedicine.
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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) | 0,000 | 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 ».