Polymer particles for the intra-articular delivery of drugs to treat osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteoarthritis (OA) is a leading cause of chronic disability. It is a progressive disease, involving pathological changes to the entire joint, resulting in joint pain, stiffness, swelling, and loss of mobility. There is currently no disease-modifying pharmaceutical treatment for OA, and the treatments that do exist suffer from significant side effects. An increasing understanding of the molecular pathways involved in OA is leading to many potential drug targets. However, both current and new therapies can benefit from a targeted approach that delivers drugs selectively to joints at therapeutic concentrations, while limiting systemic exposure to the drugs. Delivery systems including hydrogels, liposomes, and various types of particles have been explored for intra-articular drug delivery. This review will describe progress over the past several years in the development of polymer-based particles for OA treatment, as well as their in vitro, in vivo , and clinical evaluation. Systems based on biopolymers such as polysaccharides and polypeptides, as well as synthetic polyesters, poly(ester amide)s, thermoresponsive polymers, poly(vinyl alcohol), amphiphilic polymers, and dendrimers will be described. We will discuss the role of particle size, biodegradability, and mechanical properties in the behavior of the particles in the joint, and the challenges to be addressed in future research.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».