Nanotechnology for the Prevention and Treatment of Cataract
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this article was to review recent advances in the applications of nanotechnology in cataract treatment and prevention strategies. DESIGN: A literature review on the use of nanotechnology for the prevention and treatment of cataract was done. METHODS: Research articles about nanotechnology-based treatments and prevention technologies for cataract were searched on Web of Science, and the most recent advances were reported. RESULTS: Nonsteroid anti-inflammatory drugs, natural antioxidants, biologic and chemical chaperones, and chaperones such as molecules have found great application in preventing and treating cataracts. Current scientific research on new treatment strategies, which focuses on the biochemical basis of the disease, will likely result in new anticataract agents. However, none of the drug formulations will be approved for use unless efficient delivery is promised. Nanoparticle engineering together with biomimetic strategies enable the development of next-generation, more efficient, less complex, and personalized treatments. CONCLUSIONS: The only currently available treatment for cataracts, surgical replacement of the opacified lens, is not an easily accessible option in developing countries. New treatment strategies based on topical drugs would enable treatment to reach massive populations facing the threat of blindness and more effectively deal with the postsurgical complications. Nanotechnology plays a key role in improving drug delivery systems with enhanced controlled release, targeted delivery, and bioavailability to overcome diffusion limitations in the eye.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».