Appraisal of anti-gout potential of colchicine-loaded chitosan nanoparticle gel in uric acid-induced gout animal model
Notice bibliographique
Résumé
Present study is aimed at transdermal delivery of colchicine-loaded chitosan nanoparticles. The nanoformulations were prepared utilising spontaneous emulsification method and optimised through 23 factorial designs. The optimised formulation (CHNP-OPT) displayed an average particle size of 294 ± 3.75 nm, entrapment efficiency 92.89 ± 1.1% and drug content 83.45 ± 2.5%, respectively. In vitro release study demonstrated 89.34 ± 2.90% release over a period of 24 h. Further, CHNP-OPT incorporated into HPMC-E4M (hydroxypropyl methylcellulose) to form transdermal gel. CHNPgel displayed 74.65 ± 1.90% permeation and stability over a period of 90 days. The anti-gout potential of CHNPgel formulation was evaluated in vivo against monosodium urate (MSU) crystal-induced gout in animal model. There was significant reduction in uric acid level, during MSU administration, when compared with the conventional gel of colchicine. The enhanced therapeutic potential was witnessed through X-ray. The study revealed that colchicine-loaded CHNPgel proved their supremacy over plain colchicine and can be an efficient delivery system for gout treatment.
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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 ».