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Enregistrement W2782651913 · doi:10.3390/mi9010028

Design and Near-Infrared Actuation of a Gold Nanorod–Polymer Microelectromechanical Device for On-Demand Drug Delivery

2018· article· en· W2782651913 sur OpenAlexaff
John K. Jackson, Aurora Chen, Hongbin Zhang, Helen M. Burt, Mu Chiao

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDrug deliveryPolydimethylsiloxaneBilayerPolymerNanotechnologyNanorodLaserBiomedical engineeringChemistryComposite materialOpticsMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymeric drug delivery systems usually deliver drugs by diffusion with an initial burst of release followed by a slower prolonged release phase. An optimal system would release exact doses of drugs using an on-demand external actuation system. The purpose of this study was to design and characterize a novel drug-delivery device that utilizes near infrared (NIR 800 nm) laser-actuated drug release. The device was constructed from biocompatible polymers comprising a reservoir of drug covered by an elastic perforated diaphragm composed of a bilayer of two polymers with different thermal expansion coefficients (ethylenevinylacetate (EVA) and polydimethylsiloxane (PDMS) containing gold nanoparticles). Upon illumination with a NIR laser, the gold nanoparticles rapidly heated the bilayer resulting in bending and a drug-pumping action through the perforated bilayer, following sequential laser-actuation cycles. Devices filled with the anti-proliferative drug docetaxel were seen to release only small amounts of drug by diffusion but to release large and reproducible amounts of drug over 20 s laser-actuation periods. Because NIR 800 nm is tissue-penetrating without heating tissue, suitable geometry drug-delivery devices might be implanted in the body to be actuated by an externally applied NIR laser to allow for on-demand exact drug dosing in vivo.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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