Targeted Drug Delivery Across Blood-Brain-Barrier Using Cell Penetrating Peptides Tagged Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
In the field of biomedical sciences, nanotechnology has emerged as a novel approach to design and develop drug delivery carriers (i.e. nanoparticles). The inspiration of nanoparticles as delivery vehicles for drugs or genes arose from the concept of viral mediated delivery. Researchers envied the enhanced transport efficiency of viruses but required a delivery method that did not incorporate the virus- induced pathological, immunological and oncological side-effects. Thus, bio-mimicked nanoparticles were prepared from synthetic polymers for efficient delivery of therapeutic molecules. However, biotherapeutics delivery across blood-brain-barrier is still a challenging task due to the inherent neuroprotective mechanism of the human brain. Recent studies suggest that cationic cell penetrating peptides can be used in designing targeted nanoparticles. This review describes the anatomical and physiological barriers of the brain with their special features and limitations for drug delivery and role of cationic cell penetrating peptides in designing nanoparticles for targeted biotherapeutics delivery to the brain. It emphasises the use of polymeric nanoparticles and their characteristics with respect to size, surface tolerability and multifunctionality. These properties aid them to cross the biological barriers of the brain. The multifunctionality of nanoparticles has been further explored with the application of cell penetrating peptides conjugated with nanoparticles for delivery at specialized location. The utilization of peptides on nanoparticles has encouraged and facilitated the approach of using non-invasive techniques not only to deliver drugs but also genes and proteins with minimal side-effects and toxicity when compared to conventional invasive techniques of therapeutic delivery to the brain. This technology has shown to be promising as a possible treatment method for a number of neurological disorders in both in vitro and in vivo models. Keywords: Polymeric nanoparticles, blood-brain barrier, cell penetrating peptides, multifunctionality, targeted delivery, nanocapsules, nanomedicine, nanotechnology, viral mediated delivery, cationic cell penetrating peptides, Central nervous system, blood, –, cerebrospinal fluid barrier, catalytic pockets of the enzyme/protein involved in the molecular mechanism of the d, nanocarriers, polyethylene glycol, brain endo-thelial cells, pericytes (PCs), homeostasis, zonulae occludens, Efflux Transporters, efflux pump, chemical drug delivery systems, epidural (EPI) delivery of multivesicular liposomes DepoFoam drug, Intracerebro Ventricular Delivery, Intracerebral Delivery, brain parenchyma, Convection Enhanced Delivery, Intravascular Delivery, Olfactory Pathway, nasal drug delivery, inflam-mogenicity, fibrogenicity, Transactivating Transcriptional Activator (TAT) Peptide, protein transductions, TAT-mediated transduction, intracellular delivery, cargoes, antennapedia homeodomain, dro-sophila, Transportan Peptide, Polyarginine Peptide, Adsorptive Mediated Transport, proteoglycans, lipid bilayer, Carrier Mediated Transport, transcytosis, Receptor Mediated Transport, transferrin receptor
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».