Vitamin D3 encapsulated in polymeric nanoparticles to dampen the pro-inflammatory immune response
Notice bibliographique
Résumé
1α25-dihydroxyvitamin D3, the active metabolite of vitamin D3 (VD3), is a modulator of inflammation well-known for its ability to promote anti-inflammatory and tolerogenic immune responses. It is therefore an attractive agent for the attenuation of inflammatory responses and the development of tolerogenic immunity in autoimmune diseases. To overcome VD3 toxicity and enhance its in vivo performance, nanoparticles (NPs) have emerged as a promising delivery platform. Therefore, in this study, we have developed VD3-loaded polymeric nanoparticles (VD3-NPs) as a therapeutical strategy for the treatment of autoimmune disorders. We demonstrate that VD3-NPs could successfully be generated and that they significantly inhibit secretion of IL-6, IL-10, IL-23, and TNFα in human whole blood cultures. We observed that poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) NPs are efficiently taken up by neutrophils, monocytes and B cells, prompting further investigation into the effect of VD3-NPs on these subsets. Investigation into each of the immune cell subsets demonstrated that the VD3-NPs were able inhibit cytokine secretion by both monocytes and neutrophils. Moreover, VD3-NPs induced a tolerogenic phenotype in monocytes. In B cells, we observed that VD3-NPs impaired in vitro plasma B cell differentiation and suppressed antibody production. Together, our results validate for the first time in primary human cells the therapeutic potential of VD3 encapsulated in PLGA NPs, posing an attractive strategy for the treatment of autoimmune diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».