Design of nanocarriers for nanoscale drug delivery to enhance cancer treatment using hybrid polymer and lipid building blocks
Notice bibliographique
Résumé
Polymer-lipid hybrid nanoparticles (PLN) are an emerging nanocarrier platform made from building blocks of polymers and lipids. PLN integrate the advantages of biomimetic lipid-based nanoparticles (i.e. solid lipid nanoparticles and liposomes) and biocompatible polymeric nanoparticles. PLN are constructed from diverse polymers and lipids and their numerous combinations, which imparts PLN with great versatility for delivering drugs of various properties to their nanoscale targets. PLN can be classified into two types based on their hybrid nanoscopic structure and assembly methods: Type-I monolithic matrix and Type-II core-shell systems. This article reviews the history of PLN development, types of PLN, lipid and polymer candidates, fabrication methods, and unique properties of PLN. The applications of PLN in delivery of therapeutic or imaging agents alone or in combination for cancer treatment are summarized and illustrated with examples. Important considerations for the rational design of PLN for advanced nanoscale drug delivery are discussed, including selection of excipients, synthesis processes governing formulation parameters, optimization of nanoparticle properties, improvement of particle surface functionality to overcome macroscopic, microscopic and cellular biological barriers. Future directions and potential clinical translation of PLN are also suggested.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».