Niosomes: A Novel Targeted Drug Delivery System
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology is making significant transformation to our world, especially in healthcare and the treatment of diseases. It is widely used in different medical applications, such as in treatment and detection. Targeting diseased cell with nanomedicines is one of the numerous applications of nanotechnology. Targeted drug delivery systems for delivering various types of drugs to specific sites are such a dynamic area in pharmaceutical biotechnology and nanotechnology. Compared to conventional drugs, nanomedicines have a higher absorption and bioavailability rate, improving efficacy and minimizing side effects. There are several drug delivery systems including metallic nanoparticles, polymers, liposomes, and microspheres, but one of the most important is the niosomes, which are produced by nonionic surfactants. Because of the amphiphilic nature and structure, hydrophilic or hydrophobic drugs can be loaded into niosome structures. Other compounds, including cholesterol, can also be applied to the niosomes' backbone to rigidize the structure. Several variables such as the type of surfactant in niosome production, the preparation method, and the hydration temperature can affect the structure of the niosomes. Nevertheless, in-silico design of drug delivery formulations requires molecular dynamic simulation tools, molecular docking, and ADME (absorption; distribution; excretion; metabolism) properties, which evaluate physicochemical features of formulation and ADME attitudes before synthesis, investigating the interaction between nano-carriers and specific targets. Hence, experimenting in-vitro and in-vivo is essential. In this review, the basic aspects of niosomes are described including their structure, characterization, preparation methods, optimization with in-silico tools, factors affecting their formation, and limitations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».