Pnictogens in medicinal chemistry: evolution from erstwhile drugs to emerging layered photonic nanomedicine
Notice bibliographique
Résumé
Pnictogens (the non-metal phosphorus, metalloids arsenic and antimony, and metal bismuth) possess diverse chemical characteristics that support the formation of extended molecular structures. As witnessed by the centuries-old (and ongoing) clinical utilities, pnictogen-based compounds have secured their places in history as "magic bullet" therapeutic drugs in medicinal contexts. Moreover, with the development of recent metalloproteomics and bio-coordination chemistry, the pnictogen-based drugs functionally binding to proteins/enzymes in biological systems have been underlaid for "drug repurposing" with promising opportunities. Furthermore, advances in the modern materials science and nonotechnology have stimulated a revolution in other newly discovered forms of pnictogens-phosphorene, arsenene, antimonene, and bismuthine (layered pnictogens). Based on their favorable optoelectronic properties, layered pnictogens have shown dramatic superiority as emerging photonic nanomedicines for the treatment of various diseases. This tutorial review outlines the history and mechanism of action of ancient pnictogen-based drugs (e.g., arsenical compounds in traditional Chinese medicine) and their repurposing into modern therapeutics. Then, the revolutionary use of emerging layered pnictogens as photonic nanomedicines, alongside assessments of their in vivo biosafety, is discussed. Finally, the challenges to further development of pnictogens are set forth and insights for further exploration of their appealing properties are offered. This tutorial review may also provide some deep insights into the fields of integrated traditional Chinese and Western medicines from the perspective of materials science and nanotechnology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».