Breaking Barriers in Eye Treatment: Polymeric Nano-Based Drug-Delivery System for Anterior Segment Diseases and Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
The eye has anatomical structures that function as robust static and dynamic barriers, limiting the penetration, residence time, and bioavailability of medications administered topically. The development of polymeric nano-based drug-delivery systems (DDS) could be the solution to these challenges: it can pass through ocular barriers, offering higher bioavailability of administered drugs to targeted tissues that are otherwise inaccessible; it can stay in ocular tissues for longer periods of time, requiring fewer drug administrations; and it can be made up of polymers that are biodegradable and nano-sized, minimizing the undesirable effects of the administered molecules. Therefore, therapeutic innovations in polymeric nano-based DDS have been widely explored for ophthalmic drug-delivery applications. In this review, we will give a comprehensive overview of polymeric nano-based drug-delivery systems (DDS) used in the treatment of ocular diseases. We will then examine the current therapeutic challenges of various ocular diseases and analyze how different types of biopolymers can potentially enhance our therapeutic options. A literature review of the preclinical and clinical studies published between 2017 and 2022 was conducted. Thanks to the advances in polymer science, the ocular DDS has rapidly evolved, showing great promise to help clinicians better manage patients.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».