L-Dopa酰胺衍生物模板化MSN在小鼠帕金森病行为功能障碍中的效果优于游离L-Dopa

该数据集对应一项关于帕金森病治疗策略的研究,聚焦以L-Dopa酰胺衍生物为药物结构导向剂模板化的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSN)

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其他QuímicaIngenieríaParkinson diseasemesoporous silica nanoparticlesmodified L-Dopadrug-structure-directing agentsdrug release systems
MSN Templated with L-Dopa Amide Derivatives Outperforms the Efficiency of Free-L-Dopa in Reducing Parkinson’s Behavioral Dysfunction in Mice

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

L-Dopa酰胺衍生物模板化MSN在小鼠帕金森病行为功能障碍中的效果优于游离L-Dopa

MSN Templated with L-Dopa Amide Derivatives Outperforms the Efficiency of Free-L-Dopa in Reducing Parkinson’s Behavioral Dysfunction in Mice

该数据集对应一项关于帕金森病治疗策略的研究,聚焦以L-Dopa酰胺衍生物为药物结构导向剂模板化的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSN)。研究旨在提升L-Dopa负载能力与控释性能,并在6-羟基多巴胺单侧注射诱导的小鼠帕金森病模型中评估两种MSN制剂的体内效果。数据可用于神经药理学、药物递送系统及纳米材料工程等方向的参考与分析(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,其特征是由于多巴胺能神经元丢失而导致运动功能障碍,全球患病率不断上升,估计到2050年将影响2000万人。当前的标准治疗药物L-dopa会随时间推移而失效,并常诱发运动障碍,这凸显了对具有持续疗效和更少副作用的新型治疗策略的需求。方法:在本研究中,我们开发了以L-dopa酰胺衍生物为模板的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSN),其专门设计作为药物结构导向剂(DSDA)。这种新型模板化方法提高了L-dopa的负载能力并增强了控释性能。选择了两种MSN制剂,在通过纹状体单侧注射6-羟基多巴胺(6-OHDA)诱导的PD小鼠模型中进行体内评估。

【主题与分类】

主题标签:Química、Ingeniería、Parkinson disease、mesoporous silica nanoparticles、modified L-Dopa、drug-structure-directing agents、drug release systems。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://edatos.consorciomadrono.es/citation?persistentId=doi:10.21950/ZJTMTE

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

引言:帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,其特征是由于多巴胺能神经元丢失而导致的运动功能障碍,全球患病率不断上升,预计到2050年将影响2000万人。目前的标准化治疗药物左旋多巴随时间推移疗效下降,且常诱发运动障碍,这凸显了对具有持续疗效和更少副作用的创新治疗策略的需求。方法:在本研究中,我们开发了以左旋多巴酰胺衍生物为模板的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNs),该衍生物被专门设计为药物结构导向剂(DSDA)。这种新型模板化方法提高了左旋多巴的负载能力并增强了控释性能。我们选取了两种MSN制剂,在纹状体单侧注射6-羟基多巴胺(6-OHDA)诱导的PD小鼠模型中进行体内评价。结果:体外研究表明,负载左旋多巴衍生物的MSNs能够实现左旋多巴DSDA的受控持续释放,体内实验证实了这一假设。

单次腹腔注射负载左旋多巴的介孔二氧化硅纳米颗粒(MSNs)能够减少6-OHDA损伤小鼠中观察到的自发旋转行为,且效果优于游离左旋多巴。结论:这一新型策略可能成为传统治疗的有前景的替代方案,可减少给药频率,从而最大限度地减少左旋多巴的副作用。本文结果强调了基于MSNs的药物递送系统在帕金森病(PD)中的潜力,为未来基于纳米技术的神经退行性疾病制剂的转化研究提供了基础。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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