Nanotechnology-Based Approaches for Ophthalmology Applications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this article was to review recent advances in applications of nanotechnology in ophthalmology. DESIGN: Literature review. METHODS: Research articles about nanotechnology-based treatments for particular eye diseases and diagnostic technologies were searched through Web of Science, and the most recent advances were reported. RESULTS: Nanotechnology enabled to improve drug and gene delivery systems, medicine solubility and short half-life in biological systems, controlled release, targeted delivery, bioavailability, diffusion limitations, and biocompatibility so far. These promising achievements are the assurance of next-generation treatment technologies. As well as treatment, nanofabrications systems such as microelectromechanical manufacturing systems removed the limitations of nanodevice generations and led the development of diagnostic tools such as intraocular pressure monitors and biosensors. CONCLUSIONS: The pursuit of personalized medicine approaches for combating ocular diseases may be possible only through the development of nanotechnology platforms that include molecular-level engineering. Nanoparticle engineering is a common thread; herein, we attempt to show unmodified nanoparticles as well as interesting and representative biomimetic strategies can be used for specific diseases. Finally, through combining microelectromechanical and nanoelectromechanical manufacturing system strategies, interesting manufacturing and sensor development can be accomplished for early detection and, in some cases, treatment of ocular diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».