Polymer-Lipid Hybrid Nanoparticles (PLN) for the Delivery of Ionic Drugs
محل انتشار: دومین کنگره بین المللی علوم و فناوری نانو
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 657
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICNN02_093
تاریخ نمایه سازی: 27 شهریور 1391
چکیده مقاله:
The nature of solid lipid nanoparticles (SLN) determines its applications that mainly focus on the delivery of hydrophobic drugs. In addition, the inherent disadvantages of SLN such as low drug loading capacity and significant initial burst release kinetics constituent a real challenge for formulation scientists [1]. In order to deliver hydrophilic drugs, a characteristic chemical structure of anionic polymers (polyanions) was used to develop a PLN system [2]. A lowered burst release and subsequent sustained release kinetics have been observed. However, the drug loading and release mechanisms are still poorly understood. We chose verapamil HCl (VRP), a calcium channel blocking agent and a chemosensitizer for overcoming multidrug resistance, as drug candidate of PLN. Low-molecular-weight dextran sulfate sodium salt, a polyanionic derivative of dextran, was used as counter ion. This study intends to rationally design the PLN formulation through systemic screening of lead lipid candidates and characterization of PLN morphology and drug loading
نویسندگان
M.R Abbaspour
School of Pharmacy, Ahwaz Jondishapur University of Medical Science, Ahwaz, Iran
Yongqiang Li
Leslie Dan Faculty of Pharmacy, University of Toronto, Toronto, ON, Canada M۵S ۳M۲
A.M. Rauth
Experimental Therapeutics, Ontario Cancer Institute, Toronto, ON, Canada M۵G ۲M۹
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :