Strategies in biomimetic surface engineering of nanoparticles for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
Engineered nanoparticles (NPs) play an increasingly important role in biomedical sciences and in nanomedicine. Yet, in spite of significant advances, it remains difficult to construct drug-loaded NPs with precisely defined therapeutic effects, in terms of release time and spatial targeting. The body is a highly complex system that imposes multiple physiological and cellular barriers to foreign objects. Upon injection in the blood stream or following oral administation, NPs have to bypass numerous barriers prior to reaching their intended target. A particularly successful design strategy consists in masking the NP to the biological environment by covering it with an outer surface mimicking the composition and functionality of the cell's external membrane. This review describes this biomimetic approach. First, we outline key features of the composition and function of the cell membrane. Then, we present recent developments in the fabrication of molecules that mimic biomolecules present on the cell membrane, such as proteins, peptides, and carbohydrates. We present effective strategies to link such bioactive molecules to the NPs surface and we highlight the power of this approach by presenting some exciting examples of biomimetically engineered NPs useful for multimodal diagnostics and for target-specific drug/gene delivery applications. Finally, critical directions for future research and applications of biomimetic NPs are suggested to the readers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».