In Silico Optimization of Fiber-Shaped Aerosols in Inhalation Therapy for Augmented Targeting and Deposition across the Respiratory Tract
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by a desire to uncover new opportunities for designing the size and shape of fiber-shaped aerosols towards improved pulmonary drug delivery deposition outcomes, we explore the transport and deposition characteristics of fibers under physiologically inspired inhalation conditions in silico, mimicking a dry powder inhaler (DPI) maneuver in adult lung models. Here, using computational fluid dynamics (CFD) simulations, we resolve the transient translational and rotational motion of inhaled micron-sized ellipsoid particles under the influence of aerodynamic (i.e., drag, lift) and gravitational forces in a respiratory tract model spanning the first seven bifurcating generations (i.e., from the mouth to upper airways), coupled to a more distal airway model representing nine generations of the mid-bronchial tree. Aerosol deposition efficiencies are quantified as a function of the equivalent diameter (dp) and geometrical aspect ratio (AR), and these are compared to outcomes with traditional spherical particles of equivalent mass. Our results help elucidate how deposition patterns are intimately coupled to dp and AR, whereby high AR fibers in the narrow range of dp = 6–7 µm yield the highest deposition efficiency for targeting the upper- and mid-bronchi, whereas fibers in the range of dp= 4–6 µm are anticipated to cross through the conducting regions and reach the deeper lung regions. Our efforts underscore previously uncovered opportunities to design the shape and size of fiber-like aerosols towards targeted pulmonary drug delivery with increased deposition efficiencies, in particular by leveraging their large payloads for deep lung deposition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».