Response of shear‐activated nanotherapeutic particles in a clot‐obstructed blood vessel by <scp>CFD‐DEM</scp> simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, targeted drug delivery systems have been regarded as a promising solution to enhance the efficiency of treatments against clots in blood vessels. In this context, shear‐activated nanotherapeutics (SANTs) have been recently proposed. These are micrometric clusters of polymeric nanoparticles coated with a clot lysing agent. These drug carriers are stable under normal blood flow conditions, but they can be designed to undergo breakup right on the clot in response to the local increase in the hydrodynamic stress caused by the lumen restriction, effectively concentrating the active agent at the point of need. The aim of this work is to investigate the mechanical response of three potential drug carrier morphologies to the pathological flow field stress, typically encountered in obstructed blood vessels. Computational fluid dynamics simulations have been used to compare the viscous stress in arterial obstructions with the one in a microfluidic device, suitable for in vitro experimental tests. Discrete element method simulations built upon Stokesian dynamics were conducted to estimate the tensile stress distribution acting inside isostatic, random close packing, and hollow drug carriers. The results herein presented constitute a platform for a future experimental campaign and aim at establishing SANTs as a robust and broadly applicable targeting strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».