Elimination Pathways of Nanoparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how nanoparticles are eliminated from the body is required for their successful clinical translation. Many promising nanoparticle formulations for in vivo medical applications are large (>5.5 nm) and nonbiodegradable, so they cannot be eliminated renally. A proposed pathway for these nanoparticles is hepatobiliary elimination, but their transport has not been well-studied. Here, we explored the barriers that determined the elimination of nanoparticles through the hepatobiliary route. The route of hepatobiliary elimination is usually through the following pathway: (1) liver sinusoid, (2) space of Disse, (3) hepatocytes, (4) bile ducts, (5) intestines, and (6) out of the body. We discovered that the interaction of nanoparticles with liver nonparenchymal cells ( e. g., Kupffer cells and liver sinusoidal endothelial cells) determines the elimination fate. Each step in the route contains cells that can sequester and chemically or physically alter the nanoparticles, which influences their fecal elimination. We showed that the removal of Kupffer cells increased fecal elimination by >10 times. Combining our results with those of prior studies, we can start to build a systematic view of nanoparticle elimination pathways as it relates to particle size and other design parameters. This is critical to engineering medically useful and translatable nanotechnologies.
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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) | 0,001 | 0,003 |
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 découle