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Enregistrement W3184836971 · doi:10.1016/j.addr.2021.113898

Evolution of nanomedicines for the treatment of autoimmune disease: From vehicles for drug delivery to inducers of bystander immunoregulation

2021· review· en· W3184836971 sur OpenAlexafffund
Yang Yang, Pere Santamaría

Notice bibliographique

RevueAdvanced Drug Delivery Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBystander effectNanomedicineDrugPharmacologyDrug deliveryAutoimmune diseaseMedicineChemistryImmunologyNanotechnologyNanoparticleMaterials scienceAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last two decades, the nanomedicine field has witnessed an explosive growth of research on the development of nanoparticle/microparticle (NP/MP)-based compounds for the treatment of autoimmune diseases. Studies have evaluated compounds generated with a broad range of materials with different shapes, sizes, surface chemistries and structures. A number of active pharmaceutical ingredients, including immunosuppressants, cytokines, nucleotides, peptides, proteins and immunomodulators of various types have been encapsulated into or incorporated onto the surface of these compounds, either individually or in combination, and delivered to animal models of autoimmune inflammation via different administration routes. These NP/MP-based compounds can be categorized into four different groups based on their intended mechanisms of action. Here, we review the engineering designs, the pharmacodynamic and therapeutic correlates and the disease specificity of nanomedicines belonging to each of these groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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