Rational Design of Rapidly Separating Dissolving Microneedles for Precise Drug Delivery by Balancing the Mechanical Performance and Disintegration Rate
Notice bibliographique
Résumé
The precise delivery of traditional dissolving microneedles (TDMNs) is often limited by the incomplete insertion due to the skin deformation, and the topical irritation is inevitable after long application, which ultimately results in compromised therapeutic efficacy. The aim of this study is to develop a rapidly separating dissolving microneedles (RSDMNs) system to achieve precise drug delivery. Therapeutic molecules are concentrated in the needle tip, while the blank separating part allows it to counteract skin indentation and rapidly separate from the base part. For rational design of an ideal separating part, and the molecular interactions between polymer and sugar are explored to make a good balance between mechanical performance and disintegration rate. The optimal RSDMNs can rapidly disintegrate in the mimic skin within 30 s, and the generated micropores in the skin reseal quickly. The ex vivo drug permeation of RSDMNs is significantly higher than that of TDMNs due to the complete needle imbed aided by the separating part. Furthermore, RSDMNs exhibit excellent in vivo anti-inflammation effect by remarkably down regulating the expression of TNF-α, IL-1β, and IL-6. In conclusion, the RSDMNs can reach precise drug delivery in a short time, which are more reliable for the self-administration strategy in the future.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».