Liposomal Nanomedicines: An Emerging Field
Notice bibliographique
Résumé
Liposomal nanoparticles (LNs) encapsulating therapeutic agents, or liposomal nanomedicines (LNMs), represent one of the most advanced classes of drug delivery systems, with several currently on the market and many more in clinical trials. During the past 20 years, a variety of techniques have been developed for encapsulating both conventional drugs and the new genetic drugs (plasmid DNA-containing therapeutic genes, antisense oligonucleotides, and small, interfering RNA [siRNA]) within LNs encompassing a very specific set of properties: a diameter centered on 100 nm, a high drug-to-lipid ratio, excellent retention of the encapsulated drug, and a long (>6 hours) circulation lifetime. Particles with these properties tend to accumulate at sites of disease, such as tumors, where the endothelial layer is "leaky" and allows extravasation of particles with small diameters. Thus, LNs protect the drug during circulation, prevent it from reaching healthy tissues, and permit its accumulation at sites of disease. We will discuss recent advances in this field involving conventional anticancer drugs as well as gene-delivery, immunostimulatory, and gene-silencing applications involving the new genetic drugs. LNMs have the potential to offer new treatments in such areas as cancer therapy, vaccine development, and cholesterol management.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».