Carbonaceous Nanocomposites for Biomedical Applications as High-Drug Loading Nanocarriers for Sustained Delivery: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Low drug loading and high initial burst release are common drawbacks for most polymeric nanocarriers in their biomedical applications. This review emphasizes the use of unconventional carbonaceous nanocomposites as functional carriers to improve the drug loading capacity and their capability of protecting drugs from the surrounding environment. The unique properties of typical carbonaceous nanocarriers, including nanotube, graphene/graphite, fullerene, and nanodiamonds/diamond-like carbon, are presented. Advanced methods for the surface functionalization of carbonaceous nanocarriers are described, followed by a summary of the most appealing demonstrations for their efficient drug loading and sustained release in vitro or in vivo. The fundamental drug delivery concepts based on controlling mechanisms, such as targeting and stimulation with pH, chemical interactions, and photothermal induction, are discussed. Additionally, the challenges involved in the full utilization of carbonaceous nanocomposites are described, along with the future perspectives of their use for enhanced drug delivery. Finally, despite its recent emergence as a drug carrier, carbon-based nanocellulose has been viewed as another promising candidate. Its structural geometry and unique application in the biomedical field are particularly discussed. This paper, for the first time, taxonomizes nanocellulose as a carbon-based carrier and compares its drug delivery capacities with other nanocarbons. The outcome of this review is expected to open up new horizons of carbonaceous nanocomposites to inspire broader interests across multiple disciplines.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».