Notice bibliographique
Résumé
The use of hydrogels for therapeutic delivery is a burgeoning area of investigation. These water-swollen polymer matrices are ideal platforms for localized drug delivery that can be further combined with specific ligands or nanotechnologies to advance the controlled release of small-molecule drugs and proteins. Due to the advantage of hydrophobic, electrostatic, or specific extracellular matrix interactions, affinity-based strategies can overcome burst release and challenges associated with encapsulation. Future studies will provide innovative binding tools, truly stimuli-responsive systems, and original combinations of emerging technologies to control the release of therapeutics spatially and temporally. Local drug delivery can be achieved by directly injecting a therapeutic to its site of action and is advantageous because off-target effects associated with systemic delivery can be minimized. For prolonged benefit, a vehicle that provides sustained drug release is required. Hydrogels are versatile platforms for localized drug release, owing to the large library of biocompatible building blocks from which they can be formed. Injectable hydrogel formulations that gel quickly in situ and provide sustained release of therapeutics are particularly advantageous to minimize invasiveness. The incorporation of polymers, ligands or nanoparticles that have an affinity for the therapeutic of interest improve control over the release of small-molecule drugs and proteins from hydrogels, enabling spatial and temporal control over the delivery. Such affinity-based strategies can overcome drug burst release and challenges associated with protein instability, allowing more effective therapeutic molecule delivery for a range of applications from therapeutic contact lenses to ischemic tissue regeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».