Development of model systems for in vitro investigation of transdermal transport pathways
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Skin is a complex structured system primarily involved in Transdermal Drug Delivery (TDD). The outer stratum corneum represents the main barrier to the entrance of external molecules. Nowadays, none of the recognized methods, used for the investigation of penetration processes, is able to give a complete overview of the transport mechanisms involved. Standard protocols are based on the use of human or animal skin samples, which are difficult and expensive to obtain. Here, we present a novel experimental setup to investigate TDD by using Confocal Laser Scanning Microscopy and image analysis. The methodology is based on diffusion experiments of fluorescent‐labelled fluids (water, oil, and oil‐in‐water emulsions), in a model matrix. Using an agarose gel as model for a proof of concept, different penetration efficiencies were observed, suggesting an important role of both chemical composition and fluid microstructure on the transport mechanism. An adequate model system should be used to better mimic the stratum corneum morphology and properties. To this aim, several bicontinuous emulsion gels, obtained from an emulsification process, were preliminary formulated and suggested as model systems to mimic the stratum corneum. In this work, we define the key directions for the development of an innovative approach to study the penetration of formulations through the skin.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».