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Enregistrement W2264809801 · doi:10.2174/1381612822666160208143237

Bioactivity of Hybrid Polymeric Magnetic Nanoparticles and Their Applications in Drug Delivery

2016· review· en· W2264809801 sur OpenAlexaff
Leena Mohammed, Doaa Ragab, Hassan Gomaa

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyDrug deliveryMagnetic nanoparticlesNanoparticleBiocompatibilityMaterials scienceTargeted drug deliveryMagnetic hyperthermiaNanomedicineSuperparamagnetismIron oxide nanoparticlesDrugMedicinePharmacologyMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engineered magnetic nanoparticles (MNPs) possess unique properties and hold great potential in biomedicine and clinical applications. With their magnetic properties and their ability to work at cellular and molecular level, MNP have been applied both in-vitro and in-vivo in targeted drug delivery and imaging. Focusing on Iron Oxide Superparamagnetic nanoparticles (SPIONs), this paper elaborates on the recent advances in development of hybrid polymeric-magnetic nanoparticles. Their main applications in drug delivery include Chemotherapeutics, Hyperthermia treatment, Radio-therapeutics, Gene delivary, and Biotheraputics. Physiochemical properties such as size, shape, surface and magnetic properties are key factors in determining their behavior. Additionally tailoring SPIONs surface is often vital for desired cell targetting and improved efficiency. Polymer coating is specifically reviewed with brief discussion of SPIONs administration routes. Commonly used drug release models for describing release mechanisms and the nanotoxicity aspects are also discussed. METHODS: This review focus on superparamagnetic nanoparticles coated with different types of polymers starting with the key physiochemical features that dominate their behavior. The importance of surface modification is addressed. Subsequently, the major classes of polymer modified iron oxide nanoparticles is demonstrated according to their clinical use and application. Clinically approved nanoparticles are then addressed and the different routes of administration are mentioned. Lastly, mathematical models of drug release profile of the common used nanoparticles are addressed. RESULTS: MNPs emerging in recent medicine are remarkable for both imaging and therapeutics, particularly, as drug carriers for their great potential in targeted delivery and cancer treatment. Targeting ability and biocompatibility can be improved though surface coating which provides a mean to alter the surface features including physical characteristics and chemical functionality. The use of biocompatible polymers can prevent aggregation, increase colloidal stability, evades nanoparticles uptake by RES, and can provide a surface for conjugation of targeting ligands such as peptide and biomolecules with high affinity to target cells. CONCLUSION: Great efforts to bring MNPs from lab testing stage to clinic are needed to understand their physicochemical properties and how they behave in vivo, which resulted in few of them to exist in the market today. Although magnetic nanoparticles have not yet fully reached their optimal safety and efficiency due to the challenges they face in vivo, their shortcomings can be overcome through improvement of magnetictargeted carrier by pre-clinical trials and continuous studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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