Think Big, Start Small: How Nanomedicine Could Alleviate the Burden of Rare CNS Diseases
Notice bibliographique
Résumé
The complexity and organization of the central nervous system (CNS) is widely modulated by the presence of the blood-brain barrier (BBB) and the blood-cerebrospinal fluid barrier (BCSFB), which both act as biochemical, dynamic obstacles impeding any type of undesirable exogenous exchanges. The disruption of these barriers is usually associated with the development of neuropathologies which can be the consequence of genetic disorders, local antigenic invasions, or autoimmune diseases. These disorders can take the shape of rare CNS-related diseases (other than Alzheimer's and Parkinson's) which a exhibit relatively low or moderate prevalence and could be part of a potential line of treatments from current nanotargeted therapies. Indeed, one of the most promising therapeutical alternatives in that field comes from the development of nanotechnologies which can be divided between drug delivery systems and diagnostic tools. Unfortunately, the number of studies dedicated to treating these rare diseases using nanotherapeutics is limited, which is mostly due to a lack of interest from industrial pharmaceutical companies. In the present review, we will provide an overview of some of these rare CNS diseases, discuss the physiopathology of these disorders, shed light on how nanotherapies could be of interest as a credible line of treatment, and finally address the major issues which can hinder the development of efficient therapies in that area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».