Hemp Proteins Conjugated with Green Tea Polyphenol Extract Form <i>De Novo</i> Plant‐Sourced Emulsifiers Suitable for Nanodelivery Systems Bearing Lipophilic Psychopharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanoformulation is often used to improve the solubility and uptake of bioactives; however, it also protects sensitive bioactives from chemical decomposition. A class of biocompatible emulsifiers created by conjugating hemp protein with green tea polyphenols is reported. A simple pH‐assisted coupling protocol is employed to synthesize covalent and non‐covalent conjugates, which are then used to produce 5‐methoxy‐ N,N‐ dimethyltryptamine (5‐MeO‐DMT) enriched hemp oil nanoemulsions (NEs) in water with an average droplet size of ca. 200 nm and ζ potential values of ca. −40 mV. The de novo emulsifiers protect the sensitive drug under conditions of simulated oxidative stress, an indication that the antioxidant properties of polyphenols are retained within the emulsifier. These emulsions are resistant to a wide variety of emulsion‐breaking stressors and demonstrated remarkable colloidal stability over a period of 4 weeks with no evidence of phase separation. Fluorescence and confocal imaging confirmed cellular uptake of the formulation, while in vitro cytotoxicity assays showed acceptable cell viability with drug‐loaded nanoemulsions. The sensitivity of 5‐MeO‐DMT mandates some form of formulation for reasonable bioavailability and reproducible dosages; our novel nanodelivery platform provides an elegant solution to this problem.
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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 ».