Injectable hydrogels for central nervous system therapy
Notice bibliographique
Résumé
Diseases and injuries of the central nervous system (CNS) including those in the brain, spinal cord and retina are devastating because the CNS has limited intrinsic regenerative capacity and currently available therapies are unable to provide significant functional recovery. Several promising therapies have been identified with the goal of restoring at least some of this lost function and include neuroprotective agents to stop or slow cellular degeneration, neurotrophic factors to stimulate cellular growth, neutralizing molecules to overcome the inhibitory environment at the site of injury, and stem cell transplant strategies to replace lost tissue. The delivery of these therapies to the CNS is a challenge because the blood-brain barrier limits the diffusion of molecules into the brain by traditional oral or intravenous routes. Injectable hydrogels have the capacity to overcome the challenges associated with drug delivery to the CNS, by providing a minimally invasive, localized, void-filling platform for therapeutic use. Small molecule or protein drugs can be distributed throughout the hydrogel which then acts as a depot for their sustained release at the injury site. For cell delivery, the hydrogel can reduce cell aggregation and provide an adhesive matrix for improved cell survival and integration. Additionally, by choosing a biodegradable or bioresorbable hydrogel material, the system will eventually be eliminated from the body. This review discusses both natural and synthetic injectable hydrogel materials that have been used for drug or cell delivery to the CNS including hyaluronan, methylcellulose, chitosan, poly(N-isopropylacrylamide) and Matrigel.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».