Unraveling Lyophilization and Redispersion Effects on Miktoarm Polymer-Based Nanoformulations
Notice bibliographique
Résumé
To enhance the scope of therapeutic interventions using star polymeric nanoparticles of desired concentrations, an understanding of the effect of converting aqueous formulations into stable redispersible dry powders by freeze drying on their physicochemical and biological properties is essential. We demonstrate that parameters such as the choice of the cryoprotectant, its molecular weight, and concentration play an important role during lyophilization and reconstitution processes. We hypothesized that utilizing cryoprotectants akin to shell-forming polymers may be ideal in protection against aggregation and keeping the nanostructures intact during lyophilization and reconstitution, as well as retaining the overall biological efficacy of their cargo. Through an evaluation of miktoarm polymer-based nanoparticles, we demonstrate that PEG2k at 1% w/v concentration provides the optimized cryoprotection, and the resulting solid formulations upon redispersion in an aqueous medium preserve the desired nanoparticle and curcumin properties. PEG2k at 1% w/v is more efficient than PEG5k and saccharides including glucose, sucrose, trehalose, and mannitol in enhancing the integrity of micelles during lyophilization and reconstitution. Addition of PEG2k 1% w/v (with or without lyophilization and redispersion) enhances drug release in PBS buffer, while it has no impact in the cell culture media. Nanoformulations protect endothelial cells from cytotoxicity of curcumin, and addition of cryoprotectant or the lyophilization/redispersion processes did not impair anti-inflammatory efficacy of curcumin.
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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 ».