Understanding and controlling the interaction of nanomaterials with proteins in a physiological environment
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials hold promise as multifunctional diagnostic and therapeutic agents. However, the effective application of nanomaterials is hampered by limited understanding and control over their interactions with complex biological systems. When a nanomaterial enters a physiological environment, it rapidly adsorbs proteins forming what is known as the protein 'corona'. The protein corona alters the size and interfacial composition of a nanomaterial, giving it a biological identity that is distinct from its synthetic identity. The biological identity determines the physiological response including signalling, kinetics, transport, accumulation, and toxicity. The structure and composition of the protein corona depends on the synthetic identity of the nanomaterial (size, shape, and composition), the nature of the physiological environment (blood, interstitial fluid, cell cytoplasm, etc.), and the duration of exposure. In this critical review, we discuss the formation of the protein corona, its structure and composition, and its influence on the physiological response. We also present an 'adsorbome' of 125 plasma proteins that are known to associate with nanomaterials. We further describe how the protein corona is related to the synthetic identity of a nanomaterial, and highlight efforts to control protein-nanomaterial interactions. We conclude by discussing gaps in the understanding of protein-nanomaterial interactions along with strategies to fill them (167 references).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».