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Enregistrement W3008589136 · doi:10.3390/pharmaceutics12020171

Nanomaterials Designed for Antiviral Drug Delivery Transport across Biological Barriers

2020· review· en· W3008589136 sur OpenAlexfundno aff
Florina-Daniela Cojocaru, Doru Botezat, Ioannis Gardikiotis, Cristina Mariana Urîtu, Gianina Dodi, Laura Mihaela Trandafir, Ciprian Rezuș, Elena Rezuş, Bogdan-Ionel Tamba, Cosmin Mihai

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si Inovarii
Mots-clésDrug deliveryAntiviral drugDrugNanotechnologyAntiviral therapyLiposomeTargeted drug deliveryPharmacologyMedicineVirologyVirusMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viral infections are a major global health problem, representing a significant cause of mortality with an unfavorable continuously amplified socio-economic impact. The increased drug resistance and constant viral replication have been the trigger for important studies regarding the use of nanotechnology in antiviral therapies. Nanomaterials offer unique physico-chemical properties that have linked benefits for drug delivery as ideal tools for viral treatment. Currently, different types of nanomaterials namely nanoparticles, liposomes, nanospheres, nanogels, nanosuspensions and nanoemulsions were studied either in vitro or in vivo for drug delivery of antiviral agents with prospects to be translated in clinical practice. This review highlights the drug delivery nanosystems incorporating the major antiviral classes and their transport across specific barriers at cellular and intracellular level. Important reflections on nanomedicines currently approved or undergoing investigations for the treatment of viral infections are also discussed. Finally, the authors present an overview on the requirements for the design of antiviral nanotherapeutics.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations198
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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