<i>In Vivo–In Vitro</i> Correlations: Predicting Pulmonary Drug Deposition from Pharmaceutical Aerosols
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to answer the question "what research remains to be done?" we review the current state of the art in pharmaceutical aerosol deposition modeling and explore possible in vivo- in vitro correlations (IVIVC) linking drug deposition in the human lung to predictions made using in vitro physical airway models and in silico computer models. The use of physical replicas of portions of the respiratory tract is considered, alongside the advantages and disadvantages of the different imaging methods used to obtain their dimensions. The use of airway replicas to determine drug deposition in vitro is discussed and compared with the predictions from different empirical curve fits to long-standing in vivo deposition data for monodisperse aerosols. The use of improved computational models and three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) to predict aerosol deposition within the respiratory tract is examined. CFD's ability to predict both drug deposition from pharmaceutical aerosol sprays and powder behavior in dry powder inhalers is examined; both were highlighted as important areas for future research. Although the authors note the abilities of current in vitro and in silico methods to predict in vivo data, a number of limitations remain. These include our present inability to either image or replicate all but the most proximal airways in sufficient spatial and temporal detail to allow full capture of the fluid and aerosol mechanics in these regions. In addition, the highly complex microscale behavior of aerosols within inhalers and the respiratory tract places extreme computational demands on in silico methods. When the complexity of variations in respiratory tract geometry is associated with additional factors such as breathing pattern, age, disease state, postural position, and patient-device interaction are all considered, it is clear that further research is required before the prediction of all aspects of inhaled pharmaceutical aerosol deposition is possible.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle