Biomedical nanobubbles and opportunities for microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
The use of bulk nanobubbles in biomedicine is increasing in recent years, which is attributable to the array of therapeutic and diagnostic tools promised by developing bulk nanobubble technologies. From cancer drug delivery and ultrasound contrast enhancement to malaria detection and the diagnosis of acute donor tissue rejection, the potential applications of bulk nanobubbles are broad and diverse. Developing these technologies to the point of clinical use may significantly impact the quality of patient care. This review compiles and summarizes a representative collection of the current applications, fabrication techniques, and characterization methods of bulk nanobubbles in biomedicine. Current state-of-the-art generation methods are not designed to create nanobubbles of high concentration and low polydispersity, both characteristics of which are important for several bulk nanobubble applications. To date, microfluidics has not been widely considered as a tool for generating nanobubbles, even though the small-scale precision and real-time control offered by microfluidics may overcome the challenges mentioned above. We suggest possible uses of microfluidics for improving the quality of bulk nanobubble populations and propose ways of leveraging existing microfluidic technologies, such as organ-on-a-chip platforms, to expand the experimental toolbox of researchers working to develop biomedical nanobubbles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».