バクテリアセルロースの記述における TOPSIS アルゴリズムの適用

Scientific Reports volume 13、記事番号: 2755 (2023) この記事を引用

803 アクセス

1 引用

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

多成分ヒドロゲルは、バクテリアセルロース、アルギン酸塩、およびゼラチンを使用し、試験システム内の水素結合の再分布に関与する三価アルコールとしてグリセロールを使用して開発されました。 FTIR、XRD、SEM、およびTGAを機器技術として使用して、形成された複合ヒドロゲルの物理的/化学的特性を構造的に特徴付けました。 指数方程式を使用して、ハイドロゲルの膨潤挙動を評価しました。 形成されたヒドロゲルにモデル薬物 (メチレンブルー-MB) を組み込むことによって、実験は MB の放出特性を研究することを目的としており、放出用の媒体溶液は 4 つの異なる pH で調製されました。 pH 2.8、6、7.4、および 9 での最大累積薬物放出は、それぞれ 42.8、63、80、および 84.5% でした。 データフィッティングプロセスは、5 つの反応速度論モデル (Korsmeyer-Peppas、Higuchi、Hopfenberg、0 次および 1 次方程式) を使用して実行され、各 pH での好ましい反応速度論モデルは TOPSIS アルゴリズム技術を適用することによって推定されました。 MB に対するヒドロゲルの吸着容量を決定し、この関係の熱力学特性を定量化しました (\(\Delta{\text{H}}_{\text{ad}}^{0}= \text{ } - \text{99.95 kJ} \、{\text{mo}}{\text{l}}^{-{1}}\) および \(\Delta{\text{S}}_{\text{ad} }^{0}= -\text{0.237 kJ} \, {\text{mo}}{\text{l}}^{-{1}} {\text{K}}^{-{1}} \))。 本研究の結果は、開発された複合ヒドロゲルの薬物送達システムにおける使用の可能性を支持するものでした。

近年、医療分野では生体適合性、生分解性、無毒性などの理由から生体高分子複合ハイドロゲルの利用が注目されており、天然高分子の中でもバクテリアセルロース（BC）が最もよく使われています1。

Gluconacetobacter hansenii におけるセルロースシンターゼ触媒によるセルロース合成の動態に関する最近の研究では、開始、伸長、および停止 (合成されたセルロースの酵素からの放出) の 3 つの段階で、構造の秩序性が徐々に増加し、段階的に増加する、関与するプロセスが詳細に示されています。 -by-step2: グリコシド共有結合を介して相互に接続された D-グルコース単位の形成された鎖の平行整列は長さ方向であり、一方、水素結合 (結合間/内部結合) とファンデルワールス力により、最終的にセルロース I ミクロフィブリルとして天然セルロースに帰属する絡み合った構造が得られます。 （形成されたセルロース I の長く絡み合った鎖の規則的なパターンは構造全体で維持できず、準結晶性はこの構造上の考慮の結果です）3. いくつかのミクロフィブリルが広範に結合し、リボン構造が形成されて互いに積み重ねられ、細菌細胞の外側に配置されます3。 この種の構造は複雑であり、細胞を保護する役割を果たしており、微生物バイオフィルムとして分類されます3。 前述の層は、生物的要因および非生物的要因によって損傷が引き起こされる可能性がある環境ストレスに、生産細菌がより適切に対処する能力を与えます。

アルギン酸塩 (Alg) は藻類から抽出された天然の多糖類であり、β-d-マンヌロン酸とα-l-グルロン酸はこのポリマーの構成成分であり、これらのウロン酸は多価金属の存在下で架橋プロセスに広範囲に関与する可能性があります。カチオン。 アルギン酸ポリマーは最終的にその「卵箱」構造の崩壊点に達し、好ましいイオンとしてカルシウムイオンに焦点を当て、カルボン酸基上のナトリウムイオンに置き換えます。 この種の実験（電子常磁性共鳴法によって監視されるネットワークを介したカルシウムイオンの拡散）では、ポリマー鎖間の距離が増加する可能性があります4。

近年の多くの研究は、ゼラチンベースのヒドロゲルの製造に向けられています5、6、7、8。 この主題への最初の注目は、このタンパク質を環境要因の影響を受けやすくするユニークなアミノ酸配列の観点から、コラーゲンの高度に相互接続された三重らせんに向けられる9。 実際、ゼラチンの生成は、ポリペプチド鎖が互いに規則的に結合していない繊維状タンパク質としてのコラーゲンの熱処理と部分加水分解の結果です（つまり、コラーゲンの変性生成物としてのゼラチン）9。

BC、Alg、および Gl を組み合わせると、カルシウムイオンを利用し、ヒドロキシル基およびポリマー鎖に存在する他の官能基を介して水素結合の形成に関与できる三価アルコールとしてのグリセロールの助けを借りて、適切な化学鎖間に物理的結合が形成されました。 (-OH、-NH、-COO-、-CO)。 これらの結合ポリマー間の架橋により、BC ベースの複合ヒドロゲル (BC ベースの CH) が形成されます。 本研究における実験は、まず FTIR、XRD、TGA、および SEM 分析を使用することを目的としており、形成された複合ヒドロゲルは構造的に特徴付けられました。

さらに興味深い点は、ラングミュア等温線とフロイントリヒ等温線を使用して、膨潤能力と薬物吸着の観点から複合ヒドロゲルの挙動機能を定量的に評価することでした。 関連するプロセスの範囲は熱力学的に定量化されました。

複合ヒドロゲルからの薬物放出には、水の吸収、拡散、ポリマーネットワークを介した薬物輸送から始まり、連続的または同時に起こるいくつかのステップが含まれます。 水和ポリマーの物理的な絡み合い/絡み合い、膨潤、薬物の溶解、および試験溶液への拡散はすべて、薬物の放出にいくつかのメカニズムが関与していることを示しています 10,11。 本研究では、モデル薬物としてメチレン ブルー (MB) を使用して、放出動態を数学的に説明しました。 5 つの異なるモデル、つまり、Korsmeyer-Peppas、Higuchi、Hopfenberg、0 次および 1 次方程式が使用されました。 モデルの品質は、予測の精度に関連する予測能力によって説明できます。 したがって、本研究における多基準意思決定 (MCDM) 方法としての TOPSIS 応用の可能性が評価されました。

BC 膜はイランの Nano Novin Polymer Company から購入し (\({20} \, \times \, \text{30 } \times \, \text{0.4}\) cm)、0.1 M NaOH 溶液 ( 90 °C で 1 時間)、溶液の pH が中性 pH ~ 7 に達するまで蒸留水 (DW) で洗浄しました。 Gl (110 ブルーム)、Alg (褐藻から抽出)、および塩化カルシウムはすべて次のサイトから購入しました。現地市場では分析グレードとして提供されています (Sigma-Aldrich および Applichem GmbH)。

処理されたBC膜を10mm×10mm×4mmの小片に分割し、200mlのDWを加えた。 次いで、混合物を水道水循環システムを備えたホモジナイザーに移し、条件を中程度の温度に維持した(16,000 rpmで15分間、HO4 Edmund Bühler 7400 Tübingen、ドイツ)。 調製したＢＣスラリーの濃度は２ｗｔ％に調整した。 これは遠心分離（10,000 rpmで10分間）によって行われ、上清が除去されました（Bifuge Stratos、Thermo Scientific、米国）。 Chiaoprakobkij らによって報告された発見に関しては、一度に 1 つずつの実験に基づいて予備作業が実行され、その結果は 10 g の複合ヒドロゲルを調製するのに有益でした 12。 以下の手順に従った: まず、磁気ヒータースターラー (500 rpm、60 °C) を使用して、G1 粉末 (0.3 g) を比例量の DW と 1 時間混合しました。 適切な量​​のＡｌｇ（０．０５ｇ）、グリセロール（０．１ｇ）、およびＮａＣｌ（０．１ｇ）を加え、均一な溶液が得られるまで撹拌を続けた。 次いで、５ｇのＢＣスラリーを添加し、混合物を５００ｒｐｍで１時間撹拌した。 均質な混合物を滅菌ペトリ皿上に置き、プレートを真空オーブン（H. Jürgens & Co.、ブレーメン、ドイツ）内で約35℃で72時間乾燥させた。 乾燥サンプルのそれぞれを、シェーカー インキュベーター (Kühner シェーカー、スイス、 70rpmで60分間）。 その後、架橋複合ヒドロゲルをＤＷですすぎ、未反応の薬剤を除去した。 形成された複合ヒドロゲルを \(\text{1 } \,\times\, \text{1 \, cm}\) 片に切断し、45 °C で 4 時間乾燥させました。

フーリエ変換赤外スペクトルは分光計 (Thermo Fisher Scientific Co. Ltd, MA, USA) で記録しました。 データは送信モードで 4000 から 600 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) まで収集されました。

材料内の原子分子の規則的な配置はサンプルに特定のパターンを与え、これが材料の結晶化度の基礎となり、X 線への曝露に対する応答が XRD 分光法で測定されます。 このときサンプルから出た X 線の強度と散乱角が記録されます (\(\text{2}\)θ の範囲を 5° ～ 40° などで指定します)。 取扱説明書に従って、Ni フィルターを使用し、室温で電圧と電流をそれぞれ 40 kV、40 mA で発生させて測定しました (放射線源として CuKα、KEFA XRD、Panalytical Inc.、オランダ)。

XRD ディフラクトグラムのピークは視覚的に検出され、結果は Origin Pro ソフトウェア (バージョン 9.8) によって分析されました。 次に、関連するプロットを、以下の式に従って結晶化度の計算に使用しました。

ここで、 \({\text{I}}_{\text{c}}\) は結晶相全体の面積を表し、 \({\text{I}}_{\text{a}}\) は結晶相の面積を示します。アモルファス相の領域。

電界放射型走査電子顕微鏡 (Tescan 'Mira 3'、チェコ共和国) を使用して、サンプルの FE-SEM 研究を実行しました。 セルロースの非導電性挙動は、サンプル表面に電荷が蓄積する原因となる可能性があり、これが現像画像の品質に悪影響を与える可能性があります。これは、表面に金メッキを施すことで防止できます。 手順の詳細は別の場所に記載されています13。

測定は、調製された BC および BC ベースの CH (Mettler Company、米国) の熱安定性を評価するために熱分析装置を使用して行われました。 5 mg のサンプルを秤量し、アルミニウム製のパンに入れることにより、次の仕様で加熱プロセスを実行しました: \({\text{N}}_{2}\) 雰囲気下で 10 °C/分の加熱速度25 ～ 500 °C で流量 50 ml/min。 一次導関数熱重量曲線 (DTG) を取得することにより、最大の重量損失が発生する温度を見つけることが試みられました。

液体媒体中で調製されたBCおよびBCベースのCHはコロイド分散液の一種であり、その安定性はゼータ電位（粒子表面の不適切な静電荷の指標である凝集に対する耐性の程度）によって定量的に測定できます。と推定することができる（コルドゥアン工科大学、ウォリス、フランス）。

サンプルの比表面積と細孔容積は、BET 概念に基づいて操作される autosorb-1-MP ガス収着システム (Quantachrome Corporation、オーストリア) を使用して \({\text{N}}_{2}\) によって決定されました。

異なる pH (「リン酸緩衝液」を使用した pH 2.8 ～ 9) での BC ベースの CH サンプルの膨潤挙動を重量分析法によって分析しました。 簡単に説明すると、乾燥したサンプルの重量を最初に測定し (\({\text{W}}_{0}\))、次に指定された pH を持つ溶液に 37 °C で 45 分間浸漬しました。 膨潤したサンプルを定期的に溶液から取り出し、過剰な媒体を濾紙で吸い取った直後に再重量を測定し (\({\text{W}}_{\text{s}})\)、膨潤能力を測定しました。 : \(\text{膨張 \, 容量}=({\text{W}}_{\text{s}}-{\text{W}}_{\text{d}}\text{)/} {\text{W}}_{\text{s}}\)。 膨潤率は、次の指数方程式を使用して決定されました14:

ここで、 \({\text{S}}_{\text{t}}\) は時間 t での膨潤容量を表し、 \({\text{S}}_{\text{e}}\) は平衡膨潤です。ここで、膨潤は最大値に達し、速度パラメータとしての r は膨潤能力が平衡膨潤の 0.63 に達する時間を示します。

薬物負荷実験を行う際、それぞれ１５ｍｌの試験溶液を含む１００ｍｌ三角フラスコを使用して、２０〜１００ｍｇ／ｌの様々な濃度のＭＢ水溶液を調製した。 各フラスコに添加したＢＣ系複合ヒドロゲルの量は４ｍｇであった。 フラスコをシェーカー インキュベーター (70 rpm - Kühner シェーカー、スイス) 内で 3 つの温度 (27 °C、37 °C、および 47 °C) で 3 日間インキュベートしました。 試験溶液中の MB は分光光度法により推定されました (665 nm - UV-Vis Jasco、日本)。

Langmuir (式 3) および Freundlich (式 4) 方程式を使用して、吸着等温線の観点から MB と BC ベースの CH の関係を定量的に記述しました。

ここで、\({\text{Q}}_{\text{e}}\) (mg/g) は、平衡状態における吸着剤である BC 系 CH の単位質量当たりに吸着される吸着剤としての MB の量です。 ({\text{Q}}_{\text{m}}\)(mg/g) は化学吸着容量 (理論的には単層吸着として定義されます) の指標です。 \({\text{C}}_{\text {e}}\) (mg/l) は平衡時のバルク溶液中の MB 濃度であり、\({\text{K}}_{\text{L}}\) (l/mg) はラングミュア定数です。 \({\text{Q}}_{\text{e}}\) の値は、次の方程式を使用して決定できます。

ここで、V は総体積 (l)、W は BC ベースの CH の量 (g)、\({\text{C}}_{0}\) (mg/l) は MB の初期濃度です。 。

さらに注意すべき点は、\({1}\text{/(}{1} \, {+} \, { に等しい) \({\text{R}}_{\text{L}}\) 定数を決定することです。 \text{K}}_{\text{L}}{{\text{C}}}_{0}\text{)}\)。 この無次元定数の値は、吸着等温線が次のパターンに従う傾向を示します: \({\text{R}}_{\text{L}}\) > 1 はイベントの好ましくない傾向として \({\ text{R}}_{\text{L}}\) = 1 線形パターンとして、\({0} \, {<} \, {\text{R}}_{\text{L}} \ 、{<} \、{1}\) は好ましい傾向として、\({\text{R}}_{\text{L}} \, {=} \, {0}\) は不可逆的な出来事として。

さらに注意すべき点は、\({\text{K}}_{\text{F}}\) をフロイントリヒ定数として考慮することです。これは BC ベースの CH の相対吸着容量を示し、1/n は次の尺度です。吸着の強さであり、1/n 値が高いほど、吸着はより良好になります。

自由エネルギー変化を推定する際の通常の手法は、平衡定数 (\({\text{K}}_{\text{eq}}\)) がエンタルピーとエントロピーの観点から定義できるヴァント ホフ方程式を使用することです。変化：

ここで、R は普遍気体定数 (8.314 J/mol K)、T は温度 (K) です。 \({\text{ln}}{\text{K}}_{\text{eq}}\) 対 1/T をプロットすると、エンタルピーとエントロピーの量が決まります。

モデル薬物の累積放出を定量的に評価するために、乾燥した MB をロードした BC ベースの CH を 100 mL の調製溶液 (pH 2.8 ～ 9) に浸し、70 rpm、37 °C のシェーカーインキュベーターで 72 時間インキュベートしました。 。 所定の間隔で試験溶液から適切なアリコートを取り出し、等量の新鮮な培地と置き換えた。 放出された MB の濃度を 665 nm で分光光度法により測定しました。 時間「t」でのMB放出量をBCベースのCHにロードされたMBの総量で割った式を使用して、システムからのMBの累積放出のパーセンテージを示しました。

定量的に得られた薬物放出データを使用して、Korsmeyer-Peppas、Higuchi、Hopfenberg、0 次モデル、および 1 次モデル (式 9 ～ 13) を適用して放出動態を評価しました。

ここで、 \({\text{M}}_{\text{t}}\) は解放された MB の累積量、M∞ は無限時間に解放された MB の累積量です。 \({\text{k} }_{0}\) と \({\text{k}}_{1}\) は、それぞれ 0 次と 1 次の速度定数です。 \({\text{k}}_{\text{h}}\) はヒグチ溶解定数、\({\text{k}}_{\text{KP}}\) はコースマイヤー・ペパス定数です、「n」は解放指数です7,15。 \({\text{k}}_{0}^{\prime}\) は、ポリマー ネットワークの劣化 (表面浸食) を表す 0 次の速度定数です。\({\text{C}}_{0 }\) はポリマーネットワークへの初期 MB 薬物負荷、「a」はネットワークの半分の厚さ、「m」は試験システムの形状によって変化する指数です: スラブの場合は m = 1、2、および 3 、それぞれ円筒形、球形の幾何学形状10。

それぞれの情報は 3 回収集され、平均 \(\pm\) 標準偏差として表示されます (関連する誤差バーは各図に示されています)。 放出実験で得られたデータを処理するために、非線形アプローチが検討されました (Origin Pro ソフトウェア、バージョン 9.8)。 MB 放出動態におけるモデルの予測品質は、次の式を使用して推定されました。

決定係数:

二乗平均平方根誤差:

カイ二乗:

赤池情報量基準 16:

ここで、\({\text{y}}_{\text{i}}\)、\({\widehat{\text{y}}}_{\text{i}}\)、および \(\stackrel {\mathrm{-}}{\text{y}}\) は、i 番目の観測に対する実験応答、\({\text{y}}_{\text{i}}\) の計算値、およびそれぞれの観測値の平均。 「n」は実験的に取得できる観測値の数、p はモデル内のパラメーターの数です。

本研究で TOPSIS 技術を使用する際に使用される手順の簡単な説明は、次のように考えることができます 17:

放出実験で収集されたデータは、決定行列 (DM) としてラベル付けされた 5 行 4 列の数学行列に配置されます。

\({\text{A}}_{\text{i}}\) (i = 1, 2, …, m) は代替案の記号であり、\({\text{C}}_{\text{ j}}\) (j = 1, 2, …, n) は基準を表す記号です。 代替案は、式 1、2、3 として記述される速度論的放出モデルを示します。 (9)～(13)。 基準は、予測精度の観点からモデルのパフォーマンスを評価するためにこの研究で使用された測定値です (式 14 ～ 17)。

基準に対する代替 \({\text{A}}_{\text{i}}\) の評価を表す \({\text{x}}_{\text{ij}}\) を考慮することによって\({\text{C}}_{\text{j}}\)、正規化された決定行列が計算されます。

代替案に関連して各基準に重みを割り当てることにより、重み付き正規化決定行列が作成されます。

ここで \(\sum_{\text{j=1}}^{\text{n}}{{\text{W}}}_{\text{j}}= \text{1}\) とこの研究によれば、すべての変数 \(({\text{W}}_{\text{j}}=\text{1/n}{)}.\) に同じ重みが与えられます。

TOPSIS 法で最良の代替案を見つけるには、正および負の理想解から各代替案のユークリッド距離を計算します (\({\text{S}}_{\text{i}}^{+}\) ) と \({\text{S}}_{\text{i}}^{-}\))。 次の式は、正の理想解 (PIS) 決定の基礎は、次の特定の基準に対応する各 \({\text{V}}_{\text{ij}}\) の最大値を見つけることであることを示しています。代替に設定された基準 (セット 'J' として表示) と、同時にこの \({\text{V}}_{\text{ij}}\) の値が、関連する他の基準の最小値になります。その代替案 (set '\(\text{J}^{\prime}\)' として示されています):

同様の概念が負の理想解 (NIS) の決定でも考慮されます。

最後のステップでは、パフォーマンス スコア (\({\text{p}}_{\text{i}}\)) を使用して代替案 (運動モデル) をランク付けします。

TOPSIS 法を使用して、放出動態研究を試験 pH で個別に実施しました。

FTIR スペクトルは官能基の存在という観点からサンプルの分子組成を示し、BC、Alg、Ca-Alg、Gl、および BC ベースの CH サンプルの赤外スペクトル特性を図 1 に示します。 伸縮モードと曲げモードは次のとおりです。赤外線活性分子の最も単純な 2 つのタイプの振動運動 18。 対称伸縮と非対称伸縮は 2 種類の伸縮振動であり、複雑な種類の曲げ振動には、ハサミ、揺動 (面内)、揺れ、ねじれ (面外) が割り当てられます。 たとえば、BC 膜のスペクトルは 3343、2893、1429、1055 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) に強いシグナルを示し、これらの吸収ピークは次のようになります。それぞれ、アルコール中での O-H、-CH 伸縮、C-H 非対称角変形、および C-OH 伸縮に起因すると考えられます。 この結果は、文献で報告されているものと一致しています (図 1)12、19、20、21、22。

複合ヒドロゲル (BC ベースの CH) を調製するために組み合わせる前の、本研究で使用した各生体高分子のサンプルの FTIR スペクトル。

純粋なアルギン酸ナトリウムの FTIR 特性バンドは、-OH 伸縮 (3240 付近の広帯域 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\))、C-H 非対称伸縮 ( 2925 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\))、-\({\text{CO}}{\text{O}} の非対称および対称ストレッチ) ^{-}\) グループはそれぞれ 1597 と 1409 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) と C-O-C ストレッチ (1021 \({ \text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\))19,23。 さらに、約 814 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) で観察される伸縮振動バンドはマンヌロン酸に特有のものです 12。 Ca-Alg の特徴的なピークは、-\({\text{CO}}{\text{O}}^{-}\) に関連するバンドなど、若干のシフトはあるものの、Alg のピークと似ていました。 1588 と 1410 で伸びています \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\)。これは、この基とカルシウム イオン (アルギン酸塩の交差) の関連性によるものと考えられます。 \({\text{C}}{\text{a}}^{2+}\))19,24 によってリンクされています。 純粋なゼラチンの特徴には、脂肪族 N-H 伸縮に対応する 3278、2928、および 1448 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) の吸収ピークが含まれます。それぞれ C-H 伸縮、C-H 曲げ。 さらに、1628、1528、1333、1237 の吸収ピーク \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) は C=O 伸縮振動 (アミド-I) によるものと考えられます。 )、N-H 曲げ振動 (アミド II)、C-N 伸縮振動、N-H 曲げ振動、それぞれ 12,19,20。

BC ベースの CH では、-OH 伸縮と非対称 C-H 伸縮がそれぞれ 3335 と 2896 \({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\) に現れました。 –\({\text{CO}}{\text{O}}^{-}\) グループの非対称および対称ストレッチと C-O-C ストレッチに関連するバンドは、1602、1423、および 1030 にシフトしました。 ({\text{c}}{\text{m}}^{-{1}}\)、それぞれ8,19。 ゼラチンのアミノ基のピークは、BCベースのCHでは明確に見えず、これはアニオン性側鎖とカチオン性側鎖(すなわち、Alg、BC、およびGl)間の複合体の形成の結果である可能性がある12,19。

クリスタリン物質であるセルロースは、クリスタリンとアモルファスを含む複雑な構造が外部応力を感知しない限り、長期間その配列を保持します。 二相モデルに基づいて結晶化度を計算する方法はどれも、この考えに関連するいくつかの問題に遭遇します。 たとえば、セルロースの合成およびミクロフィブリルネットワークに到達する経路では、準結晶セルロースの発達が明確に感知され、綿セルロース中のその量 (33%) が結晶セルロース含有量 (31.8%) に非常に近いことがわかります。 25.

BC と植物セルロース (PC) のミクロフィブリル ネットワークを比較すると、水素結合形成の質と程度は、PC3 よりも BC 合成の方が分子経路の影響を受けやすいことが示されています。 図 2 に BC および BC ベースの CH の表面の SEM 画像を示します。 図3に示すBCのXRDパターンは、14.6°、16.8°、22.8°に3つのピークを示します。 BC ベースの CH は、XRD パターンで BC のピークに匹敵する低強度のピークを示し、複合ヒドロゲルの結晶化度の低下を示唆しています。 Origin Pro ソフトウェアを使用した BC および BC ベースの CH の結晶化度の計算値は、それぞれ 63.6% および 57.8% でした。

(a) BC および (b) BC ベースの CH の表面の SEM 画像。

結晶化度の計算に使用した XRD スペクトル (Origin Pro ソフトウェア): (a) BC および (b) BC ベースの CH。

上で述べたように、セルロースミクロフィブリルが密に詰め込まれ、それらが一体となった結果、互いに積み重ねられて細菌細胞の外側に配置されるリボン構造が形成され、水素結合の関与はBCの剛性に起因する構造的挙動です（図4a)。 さらに、アルギン酸カルシウム鎖の剛性はアルギン酸塩のモノマー組成の影響下にあり、鎖の柔軟性の増加はマンヌロン酸モノマーによるものであることが判明しています26。 動きや動き（マイクロ/ナノスケールの寸法）および自己絡み合い（天然状態のセルロースなど）に関するポリマー鎖の動的挙動は、グリセロールの存在下でのポリマー混合物中では、次のような実験作業中に減少する可能性があります。 BCベースのCH調製。 したがって、鎖は絡み合い条件にあまり関与せず、柔軟なポリマー鎖間の結合形成の可能性が増加します（図4b-d）27。 グリセロールのプラスの効果は、老化疾患の治療のためにグリコール酸を放出するように配合されたBC膜についても報告されています28。 BC/グリコール酸 (GA)/グリセロール (GL) 膜におけるグリセロールの好ましい役割は、膜の緻密さの程度の観点から議論されており、BC 膜や BC/GA 膜と比べて緻密ではないことがわかっていますが、 BC/GA/GL 膜の構造多孔率は高かった 28。 本研究の結果は、前述の研究と一致しています（BET分析に基づくBCおよびBCベースのCHの平均細孔直径は、それぞれ8.5 nmおよび14.6 nmと測定されました）。

ポリマーは、グリセロール (CH2OH-CHOH-CH2OH) を使用して構造を変化させるように調整できました。 (a) バクテリアセルロース、(b) バクテリアセルロースとグリセロール、(c) アルギン酸カルシウムとグリセロール、(d) ゼラチンとグリセロールの水素結合形成 (結合間/内部結合) を模式的に示します。

図5に示すBCとBCベースのCHの熱挙動は、390℃における重量減少量はBCの方が12.7%大きかったが、加熱過程における重量減少の程度は互いに近いことを示しています。 BCベースのCH. 純粋な BC 膜の重量損失は、実際には 2 つの段階で発生する可能性があります。100 °C は水の脱水（約 3.5% が BC に物理的に吸収または水素結合）に相当し、約 330 °C ～ 390 °C は非晶質領域に相当します。中断中（図5）29． 温度に対する化合物の質量の変化率も、図 5 に微分曲線として示されています。微分熱重量曲線は、最大の重量損失が起こる温度を決定するために使用できます。

BC および BC ベースの CH の熱安定性を TGA および一次微分曲線として示します。

構造的完全性を損なうことなく、大量の水をポリマーヒドロゲルの三次元ネットワークに組み込むことができます。 薬物の溶解、拡散、輸送プロセスなどの薬物の装填および放出のテストは、ポリマーの体積膨張またはヒドロゲルの膨潤性によって容易になります30。 膨潤能力に対する膨潤媒体の影響を、広範囲の PH (pH 2.8 ～ pH 9) を考慮して調べました。 セルロース/ホエーハイドロゲルに対する pH の影響に関する研究の結果は、ハイドロゲルを pH 7.2 (1115%) の蒸留水に浸漬した場合に最大の膨潤能力が得られる一方、ハイドロゲルを水に浸した場合には膨潤能力の大幅な低下が観察されたことを示しました。 pH 2.531の酸性媒体。 本研究では、異なる pH の膨潤媒体を調製することにより、BC ベースの CH の膨潤能力に対する pH の影響を研究しました。 BC ベースの CH の最大膨潤能力は pH 9 でしたが、ヒドロゲルのこの能力は pH 2.8 (膨潤媒体として PBS) で最小レベルに低下しました (表 1)。 図６に示される膨潤能力対時間曲線を使用して膨潤速度を決定した。 BC ベースの CH は、多成分系として、異なる pH で周囲から液体を獲得する際に異なる反応を示します。

膨潤能力対時間のプロット。 式を使用すると、 (2) BC 系 CH の膨潤率 (\({\text{S}}_{\text{t}}\)) を試験 pH ごとに求めました。

\({\text{p}}{\text{K}}_{\text{a}}\text{/p}{\text{K}}_ に応じて、これらのポリマーに結合するアニオン/カチオン側基{\text{b}}\) 培地の pH に対する相対値は、膨潤プロセスに大きく関与します 32。 同じ電荷を帯びたポリマー鎖間の静電反発により、ゲルが膨張して構造が展開され、このマイクロスケールでの挙動により、流体を受け入れるために一部のスペースが利用可能になります。 さらに、塩化カルシウムの使用およびアルギン酸ナトリウムによる架橋プロセスにおいて、このポリマーの卵箱の破断点は、ナトリウムイオンの代わりにカルシウムイオンのためのスペースも提供します。 天然ポリマーの絡み合いによりポリマーの柔軟性が制限され、系にグリセロール（糖アルコール）が導入されると、新たに形成された水素結合が元の結合を破壊する可能性があり、これにより鎖の緊密性が低下しますが、処理された鎖は柔軟性を感知するため、構造は剛性の影響を受けにくくなります。 この挙動は、環境に応じてポリマーの特性がどのように変化するかを示しています。 たとえば、制御可能なドラッグデリバリーシステムに焦点を当て、特定の形態のナノサイズ材料（セラミックナノ粒子、カーボンベースのナノ粒子など）を組み込むことにより、刺激応答性ナノ複合ヒドロゲル（NCH）が開発されています。 ナノサイズのリザーバー、ヒドロゲルマトリックス、および充填された薬物の間の相互作用の重要性は、定性的および定量的に認識されるべきです33。 これらのいわゆるスマート ハイドロゲルの構造挙動は環境要因の影響を受けており、たとえば、より高い親水性、異なる膨潤能力などを示すように変化する可能性があります 34。 したがって、スマートヒドロゲルは pH の変化に適切に反応し、ヒドロゲルは所望のレベルまで膨潤することができ、より大量の薬物を受け取ることもできます。

鎖のもつれの概念は、コラーゲンの変性生成物であるゼラチンにも適用できます。 ゼラチンは、ポリペプチド (ペプチドの短鎖/長鎖) の形をしたアミノ酸の混合物であり、-\({\text{CO}}{\text{O}}^{-}\) と –\(ゼラチン鎖の {\text{N}}{\text{H}}_{2}\) グループは、形成されたゼラチン ハイドロゲルの機械的強度/熱安定性にプラスの影響を与えるようです 35。 その研究の結果は、ゼラチンに結合した二価イオンを除去することの重要性を実証し、遊離したカルボキシレート基とアミン基との間の相互作用が好ましい結合であることが示された。 イオン除去の概念に焦点を当てることなく、ゼラチンベースのゲルの機械的および熱的安定性を改善するために、架橋剤としてグルタルアルデヒドを使用してシステムへの BC の添加も実施されました 5。 Kluyveromyces lactis をカプセル化するために調製されるゼラチンベースのゲルの長期的な構造的完全性は、架橋剤としてグルタルアルデヒドを使用することに関連していることが判明しました 36。

Shan らは、スポンジ状の BC とゼラチンの組み合わせに関する研究で、 生成されたスポンジの膨潤特性は、ゼラチンなしで作成されたサンプルよりもはるかに大きいことが観察されました (3000% 対 1600%)37。 複合材料がアンチエイジングスキンケア治療での使用を目的としており、そのシステムにグリセロールが含まれている場合、グリコール酸の放出が遅れました。 BC/グリコール酸は膨潤能力が向上していることも注目されました28。 in vitro 研究では、BC/グリコール酸/グリセロール複合膜が NIH3T3 細胞の内因性合成 (細胞内でのコラーゲンの遺伝子発現)、つまり、細胞への膜の長期接着、拡散、およびコラーゲンの増強を効果的に刺激できることがさらに示されました。細胞分裂28． この分野のさらなる研究は、経皮薬物送達システムに焦点を当てており、イオン修飾されたBCをゼラチンに添加すると、ゼラチンマトリックスに持続的なシステムが提供され、製造されたパッチを使用する際の治癒活性が向上する可能性があります38。

BC および BC ベースの CH のゼータ電位値は、それぞれ -2.2 および -44.56 mV であり、BC の凝固/凝集傾向が顕著である可能性があることを示しています。 しかし、BC ベースの CH の懸濁液は非常に安定であり、カチオン性モデル薬剤として MB が受け入れられることは良好でした。

したがって、MB ローディング実験では、ポリマーネットワーク内での薬物の拡散と溶解の観点から結果を説明することに重点が置かれました。 3 つの異なる温度で、BC ベースの CH に吸着された MB の量と接触時間の影響が測定されました (図 7)。 MB 薬物/ポリマーネットワークを含む液体を混合し、その濃度勾配が消失することにより、どのようにして薬物の均一な分散速度が可能になるかが説明されます。 さらに注目すべき点は、2 つのエンティティ間の界面として機能する BC ベースの CH 周囲の浸透性液体層を介した MB 薬物移動であり、薬物移動速度がポリマーネットワークへの薬物溶解速度をどのように決定できるかを示しています。

異なる温度でのBCベースのCHによるMBの吸着に対する接触時間の影響: (a) 27 °C、(b) 37 °C、および(c) 47 °C。

元々ラングミュアによって界面現象として説明された気体と固体の吸着は、エネルギー的なプロセスであり、この方程式は薬物送達システムに関連する薬物吸着などの他の多くの応用において重要です。 本研究では、ラングミュア方程式とフロインドリッヒ方程式の線形化形式が使用されました。

関連するプロットは補足情報に示されており、ラングミュア定数とフロインドリッヒ定数の値は表 2 に示されています。吸着剤の単層吸着容量の概念に基づいて開発されたラングミュア方程式は、最大吸着容量を見つけるために適切に使用されました (\({\ text{Q}}_{\text{m}}\)) は、吸着質分子としての水溶液中の MB に対する吸着剤としての BC ベースの CH です。 計算された \({\text{Q}}_{\text{m}}\) の値は \({47} \, \circ \text{C}\) (366 mg/g) で最高でしたが、吸着剤に対する MB の親和性 (つまり、ラングミュア定数) は、他の 2 つのテスト温度と比較して 27 °C で高かった: \({\text{K}}_{{\text{L}}_{\text{ 47}}}\circ {\rm C} { < }{\text{K}}_{{\text{L}}_{\text{37}}} \circ {\rm C} { < }{ \text{K}}_{{\text{L}}_{\text{27}}} \circ {\rm C}\)。 \({\text{Q}}_{\text{m}}\) の値は、吸着温度が 27 °C から 37 °C に上昇するにつれて減少しましたが、\({\text{Q}}_{\text{m }}\) は、温度がさらに 47 °C まで上昇すると増加しました (表 2)。 ラングミュア モデルでは、エネルギー的に等価な部位が単層として吸着剤表面に均一に分布し、吸着剤分子と化学結合を形成するために利用できることに重点が置かれています。 化学吸着と物理吸着におけるこれらの結合は両方とも温度に依存します。 多成分吸着剤としての BC ベースの CH にはゼラチンが含まれており、ゼラチンは 27 °C を超える温度でゲル化する可​​能性があり、吸着剤に悪影響を及ぼし、溶解した MB の移動の増加が表面を占有し、MB の脱離につながりました。 吸着速度と脱着速度が等しいことは、ラングミュア方程式を定義する際の中心点であり、この条件を 37 °C に維持する可能性は大幅に低下し、MB の脱着が促進されました。 ポリマーネットワークにおけるいくつかの構造的問題は、MB の損失と、一種の交換プロセスで活性化する可能性のある空のサイトの出現の結果であり、交換可能なサイトが MB の吸着と \({\text{Q} }_{\text{m}}\) は、これらの新しく形成されたサイトが MB 収着に関与しているため、47 °C で増加しました。 しかし、BC ベースの CH 吸着剤の吸着分子を保持する能力は低く、\({\text{K}}_{\text{L}}\) の値は 47 °C で最も低くなりました (表 2)。 。 ラングミュアモデルの結果は、高分子吸着剤の用量を変えて調べれば、よりよく理解できるかもしれません。 ラングミュアの概念によれば、\({\text{R}}_{\text{L}}\) 値は、特定の吸着プロセスが適切かどうかを示す流用定数です。 表 2 に示す \({\text{R}}_{\text{L}}\) の値は、BC ベースの CH への MB の吸着が良好に行われたことを示しています。 フロイントリヒモデルを使用した結果も表 2 に示します。物理吸着はこの経験式の基礎であり、単層に加えて多層吸着に関する知見が説明されています。 不均一な吸着剤表面の品質は、強度係数として 1/n 値、吸着容量として \({\text{K}}_{\text{F}}\) によって定義されます。 1/n の値は 47 °C でより大きくなり、その温度では吸着容量がより低くなることが予想されました。 吸着剤が吸着質の性質に関してどのように反応するかを監視することが重要です。 物理吸着は、ファンデルワールス力によって説明されます。ファンデルワールス力は、関与する原子/分子間の距離の観点から特徴付けられ、これらの力は高温では増大しにくくなります。 \({\text{K}}_{\text{F}}\) の値は、他のテスト温度と比較して 47 °C で低くなりました (吸着容量が 75% 以上減少) (表 2)。

\({\text{K}}_{\text{eq}}\) の代わりにラングミュア定数 (\({\text{K}}_{\text{L}}\)) を配置すると問題が発生し、文献で報告されているいくつかの研究と、Ghosal らによって採用されたアプローチによって議論されました。 本研究では、ラングミュア定数 (L/mg) に、式 3 で述べた平衡定数の代わりに吸着質を置いたときの MB の分子量 (mg/mol) を乗じた値が考慮されました 39。 (8)。 van't Hoff方程式から計算された熱力学量を図8aに示します。 エンタルピー変化の負の値 (−99.953 \({\text{kJ}} \, {\text{mo}}{\text{l}}^{-{1}}\)) は、吸着は発熱性でした。つまり、プロセス中に熱が放出されました。 エントロピー変化はゼロより大きく小さくありません (−0.237 \({\text{k}}{\text{J}} \, {\text{mo}}{\text{l}}^{-{1} } {\text{K}}^{-{1}}\)) であり、BC ベースの CH 表面 (固液界面) への MB の吸着が、より多くの領域の 2 つのゾーン間の境界にあることを間接的に示しています。乱れた界面から、乱れの少ない界面へ。 さらに注目すべき点は、温度の影響下にある吸着プロセスの自発性です (図 8a): \(\Delta {\text{G}}_{\text{47}} \circ C > \Delta { \text{G}}_{\text{37}} \circ C > \Delta {\text{G}}_{\text{27}} \circ C\)。

(a) ヴァント ホフ熱力学プロットと (b) \({{\text{ln}}{\text{k}}}_{2}\) 対 1/T の吸着をプロットするために使用されるアレニウス方程式MB を BC ベースの CH に転送します。

得られた吸着速度定数は、アレニウスの式に従って活性化エネルギー (\({\text{E}}_{\text{a}}\text{)}\) の計算に使用されました (補足情報を参照)。

計算された活性化エネルギー 30.97 kJ/mol は、BC ベースの CH 吸着剤への MB の吸着速度が比較的速いことを示しています 40。 単層（化学吸着）/多層（物理吸着）の両方の適用範囲が関与するフロイントリヒ吸着は、結果を説明するためにラングミュア方程式と比較してより良い位置にあるように見えます（図8b）。

図 9 に示す 4 つの試験 pH における BC ベースの CH サンプルからの MB の累積放出のプロファイルは、pH を 2.8 から pH 9 に上昇させることによって、試験複合材料からの最終的な累積 MB 放出 (CR) が増加したことを示しています。 \({\text{C}}{\text{R}}_{\text{pH 2.8}} \, {=} \, \text{42.8}\%\), \({\text{C} }{\text{R}}_{\text{pH 6}} \, {=} \, \text{63} \%\), \({\text{C}}{\text{R}} _{\text{pH 7.4}} \、{=} \、\text{80}\%\)、および \({\text{C}}{\text{R}}_{\text{pH 9 }} \, {=} \, \text{84.5}\%\))。 この傾向は、図 6 に示す膨潤挙動から得られた結果とよく一致しています。

異なる pH における BC ベースの CH からの累積 MB 放出。

ネットワークからの薬物放出を予測する際に受け入れられるアプローチは、適切な数学モデルを使用することです。 BC ベースの CH から MB 放出に関して得られたデータは、5 つの異なるモデルに当てはめられました (式 9 ～ 13)。 このようにして、MB 放出メカニズムの動的挙動が説明されました。

放出実験で得られたデータは、薬物担体の表面浸食に基づいて開発されたホップフェンベルグモデルを使用して処理されました (表 3)。 天然ポリマーはBCベースのCHの合成に利用されており、これらのヒドロゲルからのMB放出に関する生体内研究はいくつかの有用な結果を与える可能性があります。

さらに注目すべき点は、拡散メカニズムの適用範囲を調べることであり、これは、Korsmeyer-Peppas モデルへのフィッティング データから計算された放出指数「n」の解釈に基づいていました 15,41: n < 0.5 - 準フィック拡散メカニズム、 n = 0.5 - 拡散メカニズム、0.5 < n < 1 - 非フィック拡散、n = 1 - ケース II 輸送/ゼロ次放出、および n > 1 - スーパー ケース II 輸送。

ポリマーネットワークからの薬物放出動態を説明するには、薬物の溶解、拡散、輸送メカニズムがすべて関与する一方、ネットワークの吸収能力、膨潤挙動、侵食、さらには分解の考慮も必要です。 コースマイヤー・ペパスモデルの放出指数「n」の値に注目しても、放出に関する十分な情報は得られません。

本研究で MB 放出に使用されるさまざまな速度論モデルを処理するために、線形フィッティングとともに非線形を考慮することはかなり合理的でした (表 3)。

これは、特に複数の変数間の関係の結果を取得するための実験作業に基づいて実施される調査研究に焦点を当てている場合、どのようなデータ収集プロセスでもエラーが発生することは当然のことです。 本研究では、誤差基準として \({\text{R}}^{2}\)、χ2、RMSE、および AIC を使用して、モデル予測プロセス (データの非線形処理) の誤差を推定しました。モデルを使用して、さまざまな pH で放出媒体中で MB を放出する際の BC ベースの CH パフォーマンスを定量化しました。 このようなデータを適切に処理するための合理的な基盤は、TOPSIS メソッドを使用することです。このメソッドは、単純な数式を記述することで、アルゴリズムが選択された変数の論理的な説明を提供します42。 プロセスで得られる知識は理想的な解の定義に基づいており、テスト変数が理想的な解にどれだけ近いかによって、ある変数が他のテスト変数よりも優先される位置がわかります。 TOSIS コンセプトの高い柔軟性は、意思決定プロセスに効率的に参加するのに役立ちます。 たとえば、図 10 に示した TOPSIS の結果は、モデルのパフォーマンス品質 (式 24) としての \({\text{p}}_{\text{i}}\) の値が、次の場合に 0.88 よりも高かったことを示しています。すべての pH における Korsmeyer-Peppas モデル。 樋口モデルでは、すべてのテスト pH で \({\text{p}}_{\text{i}}\) の値が低くなりました (< 0.29)。 放出媒体の pH を 2.8 から pH 9 に増加させることにより、一次反応速度モデルの \({\text{p}}_{\text{i}}\) 値は 0.68 から 0.45 へ減少傾向を示しました。

さまざまな pH での放出速度論モデルの評価に使用される TOPSIS アルゴリズムに基づいて計算されたパフォーマンス スコア (\({\text{p}}_{\text{i}}\)) のプロット: (a) Korsmeyer-Peppas、 (b) 樋口、(c) ホップフェンベルグ、(d) 0 次方程式、および (e) 1 次方程式。

モデルの性能を評価するために使用される基準セットの各基準の重みを変更すると、異なる pH での放出モデル (代替) の感度が変更され、これが TOPSIS の結果に影響を与えると考えられます。

形成されたBCベースのCHは、物理的に架橋されたBC、Alg、およびGlから生じ、グリセロールを使用すると、ポリマー鎖は柔軟で、構造変化に合わせて調整可能になりました。 機器分析を使用して、ヒドロゲルの構造を特徴付けました。 開発されたヒドロゲルの膨潤、吸着能力、熱力学特性による挙動機能は定量的に説明可能でした。 MB 放出媒体を異なる pH で調製し、5 つのモデルを使用して放出速度を特徴付けました。 データ フィッティング プロセスは線形および非線形で実行され、TOPSIS アルゴリズムは pH に関連するモデルの予測可能性を決定する際に有益であることがわかりました。 TOPSIS アルゴリズムの使用は、特に \({\text{R}}^{2}\)、χ2、RMSE などのさまざまな誤差基準を使用してデータが非線形に処理された場合に、結果の解釈をサポートしているようです。得られた結果から、調製された複合ヒドロゲルは薬物送達用途の適切な候補となる可能性があります。

現在の研究中に生成および/または分析されたすべてのデータは、提出された原稿とその補足情報ファイルに含まれています。 さらなる生データは、figshare リポジトリ https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21725303 でも入手できます。

Carvalho, T.、Guedes, G.、フロリダ州ソウザ、CSR 州フレイレ、HA 州サントス 創傷治癒、送達システム、および組織工学のためのバクテリアセルロースベースの材料に関する最新の進歩。 バイオテクノロジー。 J. 14, 1–19 (2019)。

記事 Google Scholar

McManus, JB、Yang, H.、Wilson, L.、Kubicki, JD & Tien, M. バクテリアセルロース合成の開始、伸長、および終了。 ACS オメガ 3、2690–2698 (2018)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Nicolas, WJ、Ghosal, D.、Tocheva, EI、Meyerowitz, EM & Jensen, GJ 電子クライオトモグラフィーによるバクテリアセルロースリボンとその集合誘導細胞骨格の構造。 Ｊ．Ｂａｃｔｅｒｉｏｌ． 203、371 (2021)。

記事 Google Scholar

Ionita, G.、Ariciu, AM、Smith, DK & Chechik, V. アルギン酸塩ゲルにおけるイオン交換 - 電子常磁性共鳴によって明らかにされる動的挙動。 ソフトマター 11、8968–8974 (2015)。

論文 ADS CAS PubMed Google Scholar

Treesuppharat, W.、Rojanapanthu, P.、Siangsanoh, C.、Manuspiya, H. & Ummartyotin, S. 薬物送達システム用のバクテリアセルロースおよびゼラチンベースのヒドロゲル複合材料の合成と特性評価。 バイオテクノロジー。 議員 15、84–91 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Chiaoprakobkij, N.、Suwanmajo, T.、Sanchavanakit, N.、Phisalaphong, M. 多機能バイオポリマー複合フィルムとしてのクルクミン担持バクテリアセルロース/アルギン酸塩/ゼラチン。 分子 25、3800 (2020)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

そう、S.ら。 天然創傷包帯の可能性があるゼラチン/バクテリアセルロース複合スポンジの開発。 内部。 Ｊ．Ｂｉｏｌ． マクロモル。 133、148–155 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

リー、Ｚら。 アルギン酸塩/バクテリアセルロースナノ結晶-キトサン-ゼラチン複合足場の作製と評価。 分子 26、1–18 (2021)。

ADS Google Scholar

サーカー、B.ら。 アルギン酸塩-ゼラチン架橋ハイドロゲルマイクロカプセルの作製と微細構造および物理化学的特性の評価。 J. メーター。 化学。 B 2、1470–1482 (2014)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Fu, Y. & Kao, WJ 非分解性および分解性ポリマー送達システムの薬物放出動態と輸送機構。 経験値意見。 医薬品の配送。 7、429–444。 https://doi.org/10.1517/17425241003602259 (2010)。

記事 CAS Google Scholar

ジェルビッチ、I. Š. 生分解性合成ポリマーと高度なドラッグデリバリーシステム (DDS) におけるその応用。 ナノテクノロジー。 応用 1、1–9 (2018)。

Google スカラー

Chiaoprakobkij, N.、Seetabhawang, S.、Sanchavanakit, N.、Phisalaphong, M. 新規バクテリアセルロース/アルギン酸塩/ゼラチンバイオ複合フィルムの作製と特性評価。 Ｊ．バイオメーター。 科学。 ポリム。 エド。 30、961–982 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Baniasadi, B. & Vahabzadeh, F. Shewanella oneidensis MR-1 を接種したシアノバクテリアバイオマスベースの微生物燃料電池 (MFC) の性能。 Ｊ．Ｅｎｖｉｒｏｎ． 化学。 工学 9、106338 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Zhang, K.、Feng, W. & Jin, C. ハイドロゲルの膨潤率を効率的に測定するプロトコル。 MethodsX 7、100779 (2020)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Peppas, NA & Narasimhan, B. 薬物送達における数学モデル: モデリングが新しい薬物送達システムの設計方法をどのように形作ってきたか。 J.コントロール。 リリース 190、75–81 (2014)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Unagolla、JM および Jayasuriya、AC 制御された薬物送達システムとしてのバンコマイシンカプセル化キトサン - アルギン酸塩高分子電解質微粒子の薬物輸送メカニズムと in vitro 放出動態。 ユーロ。 Ｊ．Ｐｈａｒｍ． 科学。 114、199–209 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ghosh, R. & Saima, FN 新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって引き起こされたショックに対するバングラデシュの商業銀行の回復力: MCDM ベースのアプローチの適用。 アジアの J. アカウント。 解像度 6、281–295 (2021)。

記事 Google Scholar

Pavia, DL、Lampman, GM & Kriz, GS 有機実験技術の紹介: 小規模アプローチ (Thomson Brooks/Cole、2005)。

Google スカラー

Ｅｒｋｏｃ、Ｐ．ら。 細胞適合性ゼラチン - セルロース - アルギン酸塩ブレンド ハイドロゲルの 3D プリンティング。 マクロモル。 生物科学。 20、1–15 (2020)。

記事 Google Scholar

Siangsanoh, C.、Ummartyotin, S.、Sathirakul, K.、Rojanapanthu, P. & Treesuppharat, W. 標的を定めて制御された薬物送達システムのための三重応答性複合ヒドロゲルの作製と特性評価。 Ｊ．Ｍｏｌ． リク。 256、90–99 (2018)。

記事 CAS Google Scholar

Abral, H.、Lawrensius, V.、Handayani, D.、Sugaarti, E. 超音波処理を使用したバクテリアセルロースからのナノサイズ粒子の調製とその特性評価。 炭水化物。 ポリム。 191、161–167 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ojagh, SMA、Vahabzadeh, F.、Karimi, A. 薬物送達用のバクテリアセルロースベースの複合材料の合成と特性評価。 炭水化物。 ポリム。 273、118587 (2021)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Bajpai, SK & Kirar, N. アルギン酸カルシウム/ポリ (アクリル酸ナトリウム) ヒドロゲル ビーズの膨潤と薬物放出挙動。 デス。 モノマーポリマー。 19、89–98 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

Badita, CR、Aranghel, D.、Burducea, C. & Mereuta, P. アルギン酸ナトリウムベースのフィルムの特性評価。 ロム。 Ｊ．Ｐｈｙｓ． 65、1–8 (2020)。

Google スカラー

Park, S.、Baker, JO、Himmel, ME、Parilla, PA & Johnson, DK セルロースの結晶化指数: 測定技術とセルラーゼ性能の解釈に対するその影響。 バイオテクノロジー。 バイオ燃料 3、10 (2010)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Hecht, H. & Srebnik, S. アルギン酸ナトリウムおよびアルギン酸カルシウムの構造特性評価。 バイオマクロモル 17、2160–2167 (2016)。

記事 CAS Google Scholar

Zeng, S.、Chinappi, M.、Cecconi, F.、Odijk, T. & Zhang, Z. ナノポアゲートのサブアトリットルシリコンナノキャビティにおける DNA 圧縮と動的観察。 ナノスケール 14、12038–12047 (2022)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ムビトゥイマナ、B.ら。 アンチエイジング治療のためにグリコール酸を送達するシステムとしてのバクテリアセルロース/グリコール酸/グリセロール複合膜。 Ｊ．Ｂｉｏｒｅｓｏｕｒ． バイオプロド。 6、129–141 (2021)。

記事 CAS Google Scholar

Wahid, F. et al. 機械的特性と抗菌特性が改善されたバクテリアセルロース/キトサンベースの半相互浸透ヒドロゲルの開発。 内部。 Ｊ．Ｂｉｏｌ． マクロモル。 122、380–387 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Stamatialis、D. 生物医学膜と（生物）人工臓器。 Vol. 2 (ワールドサイエンティフィック、2017)。

ナスティオン、H. et al. ヒドロゲルとセルロースベースのヒドロゲルに対する架橋剤の効果: レビュー。 ゲル https://doi.org/10.3390/gels8090568 (2022)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

リズワン、M.ら。 薬物送達における pH 感受性ヒドロゲル: 簡単な歴史、特性、膨潤と放出のメカニズム、材料の選択と用途。 ポリマー https://doi.org/10.3390/polym9040137 (2017)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

ジェイコブ、S.ら。 薬物送達システム、組織工学および創傷管理におけるハイドロゲルの新たな役割。 薬学 13、357 (2021)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Kasiński, A.、Zielińska-Pisklak, M.、Oledzka, E. & Sobczak, M. スマートヒドロゲル - 合成刺激応答性抗腫瘍薬放出システム。 Int. J. Nanomed。 15、4541–4572。 https://doi.org/10.2147/IJN.S248987 (2020)。

記事 Google Scholar

Xing、Q.ら。 二価金属イオンの除去によるゼラチンハイドロゲルの機械的強度の増加。 科学。 議員第 4 号、4706 (2014)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

パタロヨ、JL 他 kluyveromyces lactis をカプセル化するためのゼラチンベースのヒドロゲルの配合と特性評価 - 充填層反応器での応用とヒトへのプロバイオティクス送達。 ポリマー (バーゼル) 12、1287 (2020)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

そう、S.ら。 創傷被覆材用の柔軟なアモキシシリングラフトバクテリアセルローススポンジ: in vitro および in vivo 評価。 ACS アプリケーション。 メーター。 インターフェイス 10、5862–5870 (2018)。

Khamrai, M.、Banerjee, SL、Paul, S.、Samanta, S. & Kundu, PP クルクミン捕捉ゼラチン/イオン修飾バクテリアセルロースベースの自己治癒可能なヒドロゲルフィルム: 環境に優しい持続可能な創傷治癒パッチの合成方法。 内部。 Ｊ．Ｂｉｏｌ． マクロモル。 122、940–953 (2019)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ghosal, PS & Gupta, AK ラングミュア等温定数からの熱力学パラメータの決定 - 再訪。 Ｊ．Ｍｏｌ． リク。 225、137–146 (2017)。

記事 CAS Google Scholar

Chen, F.、Zhou, C.、Li, G. & Peng, F. 樹脂 D301 へのグリホサート吸着の熱力学と反応速度論。 アラブ。 Ｊ．Ｃｈｅｍ． 9、S1665–S1669 (2016)。

Baishya, H. カルビドパおよびレボドパ ER 錠剤の薬物放出動態における数学的モデルの応用。 J.Dev. 薬物 06、1–8 (2017)。

記事 Google Scholar

Galik, A.、Bąk, M.、Bałandynowicz-Panfil, K. & Cirella, GT TOPSIS 手法を使用した労働市場の柔軟性の評価: 持続可能な労使関係。 サステナビリティ (スイス) 14, 526 (2022)。

記事 Google Scholar

リファレンスをダウンロードする

アミールカビール工科大学（テヘラン工科大学）化学工学部、テヘラン、イラン

トゥーラジ・アムラバディ、セイド・モハマド・アミン・オジャグ、ファルザネ・ヴァハーブザデ

ウルミア工科大学化学工学部、ウルミア、西アゼルバイジャン、イラン

エルハム・ジャリルネジャド

マギル大学化学科、モントリオール、ケベック州、カナダ

セイエド・モハマド・アミン・オジャグ

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

PubMed Google Scholar でこの著者を検索することもできます

TA: 理論、調査、原案の作成、数学的モデリング、データの線形および非線形解析、TOPSIS メソッドの実行に対する好奇心。 EJ: 原稿の批評、解釈、監修。 SO: 原稿に対する批判的なコメント、原稿のレビューと編集。 FV: プロジェクト管理、原稿のレビューと編集、監督、作品の完成。

エラム・ジャリルネジャド氏への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

オープン アクセス この記事はクリエイティブ コモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいてライセンスされており、元の著者と情報源に適切なクレジットを表示する限り、あらゆる媒体または形式での使用、共有、翻案、配布、複製が許可されます。クリエイティブ コモンズ ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられたかどうかを示します。 この記事内の画像またはその他のサードパーティ素材は、素材のクレジットラインに別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれています。 素材が記事のクリエイティブ コモンズ ライセンスに含まれておらず、意図した使用が法的規制で許可されていない場合、または許可されている使用を超えている場合は、著作権所有者から直接許可を得る必要があります。 このライセンスのコピーを表示するには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ にアクセスしてください。

転載と許可

Amrabadi、T.、Jalilnejad、E.、Ojagh、SMA 他。 メチレンブルーをモデル薬物として組み込んだバクテリアセルロースベースの複合ヒドロゲルの性能を記述する際の TOPSIS アルゴリズムの適用。 Sci Rep 13、2755 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-29865-6

引用をダウンロード

受信日: 2022 年 12 月 7 日

受理日: 2023 年 2 月 11 日

公開日: 2023 年 2 月 16 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-29865-6

次のリンクを共有すると、誰でもこのコンテンツを読むことができます。

申し訳ございませんが、現在この記事の共有リンクは利用できません。

Springer Nature SharedIt コンテンツ共有イニシアチブによって提供

コメントを送信すると、利用規約とコミュニティ ガイドラインに従うことに同意したことになります。 虐待的なもの、または当社の規約やガイドラインに準拠していないものを見つけた場合は、不適切としてフラグを立ててください。