Nanotoxicity of Inert Materials: The Case of Gold, Silver and Iron
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology has opened a new horizon of research in various fields including applied physics, chemistry, electronics, optics, robotics, biotechnology and medicine. In the biomedical field, nanomaterials have shown remarkable potential as theranostic agents. Materials which are considered inert are often used in nanomedicine owning to their nontoxic profile. At nanoscale, these inert materials have shown unique properties that differ from bulk and dissolved counterparts. In the case of metals, this unique behavior not only imparts paramount advantages but also confers toxicity due to their unwanted interaction with different cellular processes. In the literature, the toxicity of nanoparticles made from inert materials has been investigated and many of these have revealed toxic potential under specific conditions. The surge to understand underlying mechanism of toxicity has increased and different means have been employed to overcome toxicity problems associated with these agents. In this review, we have focused nanoparticles of three inert metallic materials i.e. gold, silver and iron as these are regarded as biologically inert in the bulk and dissolved form. These materials have gained wider research interest and studies indicating the toxicity of these materials are also emerging. Oxidative stress, physical binding and interference with intracellular signaling are the major role player in nanotoxicity and their predominance is highly dependent upon size, surface coating and administered dose of nanoparticles. Current strategies to overcome toxicity have also been reviewed in the light of recent literature. The authors also suggested that uniform testing standards and well-designed studies are needed to evaluate nanotoxicity of these materials that are otherwise considered as inert. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».