Viral and non‐viral gene therapy using 3D (bio)printing
Notice bibliographique
Résumé
The overall success in launching discovered drugs is tightly restricted to the high rate of late-stage failures, which ultimately inhibits the distribution of medicines in markets. As a result, it is imperative that methods reliably predict the effectiveness and, more critically, the toxicity of medicine early in the drug development process before clinical trials be continuously innovated. We must stay up to date with the fast appearance of new infections and diseases by rapidly developing the requisite vaccinations and medicines. Modern in vitro models of disease may be used as an alternative to traditional disease models, and advanced technology can be used for the creation of pharmaceuticals as well as cells, drugs, and gene delivery systems to expedite the drug discovery procedure. Furthermore, in vitro models that mimic the spatial and chemical characteristics of native tissues, such as a 3D bioprinting system or other technologies, have proven to be more effective for drug screening than traditional 2D models. Viral and non-viral gene delivery vectors are a hopeful tool for combinatorial gene therapy, suggesting a quick way of simultaneously deliver multiple genes. A 3D bioprinting system embraces an excellent potential for gene delivery into the different cells or tissues for different diseases, in tissue engineering and regeneration medicine, in which the precise nucleic acid is located in the 3D printed tissues and scaffolds. Non-viral nanocarriers, in combination with 3D printed scaffolds, are applied to their delivery of genes and controlled release properties. There remains, however, a big obstacle in reaching the full potential of 3D models because of a lack of in vitro manufacturing of live tissues. Bioprinting advancements have made it possible to create biomimetic constructions that may be used in various drug discovery research applications. 3D bioprinting also benefits vaccinations, medicines, and relevant delivery methods because of its flexibility and adaptability. This review discusses the potential of 3D bioprinting technologies for pharmaceutical studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».