Biodegradable Nanoparticle for Cornea Drug Delivery: Focus Review
Notice bibliographique
Résumé
During recent decades, researchers all around the world have focused on the characteristic pros and cons of the different drug delivery systems for cornea tissue change for sense organs. The delivery of various drugs for cornea tissue is one of the most attractive and challenging activities for researchers in biomaterials, pharmacology, and ophthalmology. This method is so important for cornea wound healing because of the controllable release rate and enhancement in drug bioavailability. It should be noted that the delivery of various kinds of drugs into the different parts of the eye, especially the cornea, is so difficult because of the unique anatomy and various barriers in the eye. Nanoparticles are investigated to improve drug delivery systems for corneal disease. Biodegradable nanocarriers for repeated corneal drug delivery is one of the most attractive and challenging methods for corneal drug delivery because they have shown acceptable ability for this purpose. On the other hand, by using these kinds of nanoparticles, a drug could reside in various part of the cornea for longer. In this review, we summarized all approaches for corneal drug delivery with emphasis on the biodegradable nanoparticles, such as liposomes, dendrimers, polymeric nanoparticles, niosomes, microemulsions, nanosuspensions, and hydrogels. Moreover, we discuss the anatomy of the cornea at first and gene therapy at the end.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».