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J-GLOBAL ID：201802277559128339   整理番号：18A0379858

サイズ,負荷効率およびアルブミン負荷キトサンナノ粒子の細胞毒性:人工ニューラルネットワーク研究【Powered by NICT】

Size, Loading Efficiency, and Cytotoxicity of Albumin-Loaded Chitosan Nanoparticles: An Artificial Neural Networks Study

著者 (3件)： Baharifar Hadi (Department of Medical Nanotechnology, School of Advanced Technologies in Medicine, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Amani Amir (Department of Medical Nanotechnology, School of Advanced Technologies in Medicine, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Amani Amir (Medical Biomaterials Research Center (MBRC), Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Pharmaceutical Sciences  (Journal of Pharmaceutical Sciences)
巻： 106  号： 1  ページ： 411-417  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0260B  ISSN： 0022-3549  CODEN： JPMSAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドラッグデリバリーのためのナノ粒子を設計する場合,大きさ,負荷効率および細胞毒性のような多くの変数を考慮すべきである。通常,小さい粒子は免疫システムから逃避するため長い血中循環時間とそれらの能力のため,ドラッグデリバリーで用いられているが,小さなナノ粒子はしばしば毒性増加を示した。負荷効率および細胞毒性のような粒子と因子の大きさに影響するパラメータの決定は,ドラッグデリバリーシステムの設計に非常に有用である可能性がある。本研究では,アルブミン(蛋白質薬物モデルとして)を負荷したキトサンナノ粒子を,高分子電解質錯体法により調製した。同時に,キトサンおよびアルブミン濃度,pH,及び反応時間を含む4種類の独立した変数の影響を人工神経回路網による3従属変数(即ち,サイズ,負荷効率および細胞毒性)で測定した。結果は,初期物質の濃度を従属変数に影響する最も重要な因子であることを示した。濃度の低下は,サイズを減少させる直接が,それらが同時に負荷効率を減少させ,細胞毒性を増加させた。,独立変数の最適化は,最も有用な調製を得るために必要である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ナノ粒子 ,  *毒性 ,  ポリイオンコンプレックス ,  タンパク質製剤 ,  反応時間 ,  *キトサン ,  *ニューラルネットワーク ,  ドラッグデリバリーシステム ,  *細胞毒性 ,  最適化 ,  *アルブミン
準シソーラス用語： 独立変数 ,  目的変数 ,  免疫系 ,  *キトサンナノ粒子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： キトサン ,  アルブミン ,  寸法 ,  intermedilysin ,  負荷効率 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 生物薬剤学(基礎)  (GY01021U)

タイトルに関連する用語 (6件)： サイズ ,  アルブミン ,  キトサンナノ粒子 ,  細胞毒性 ,  人工ニューラルネットワーク ,  研究