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Enregistrement W4363646083 · doi:10.1002/wnan.1891

Use of niosomes for the treatment of intracellular pathogens infecting the lungs

2023· review· en· W4363646083 sur OpenAlexaff
Horacio Bach, Ana C. Lorenzo‐Leal

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Nanomedicine and Nanobiotechnology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensVancouver Infectious Diseases CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocarriersIntracellularNiosomeIntracellular parasiteNanomedicineImmune systemBiologyMicrovesiclesPathogenDrug deliveryBystander effectDrugMicrobiologyImmunologyChemistryVesicleNanotechnologyCell biologyPharmacologyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The delivery of drugs in an encapsulated environment is designed to precisely target specific tissues, avoiding a systemic circulation of the drug. Lungs are organs exposed to the environment with multiple defense barriers. However, many pathogens can still colonize and infect the airways bypassing the hostile environment of the lungs. In more complicated situations, some pathogens have developed strategies to multiply and survive within macrophages, one of the first immune cell responses to clearing infections in mammals. Niosomes are artificial vesicles that can be loaded with drugs, offering an alternative strategy to treat intracellular pathogens as nanocarriers. Members of the mycobacteria genus are intracellular pathogens that have evolved to escape the immunological response, specifically in macrophages, the white cells responsible for the clearance of pathogens. This review analyzed the state-of-the-art niosome synthesis aimed at tackling the problem of intracellular pathogen therapy. This article is categorized under: Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Nanomedicine for Infectious Disease Nanotechnology Approaches to Biology > Nanoscale Systems in Biology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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