MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380550592 · doi:10.1002/adhm.202301033

Enzyme‐Triggered Intestine‐Specific Targeting Adhesive Platform for Universal Oral Drug Delivery

2023· article· en· W4380550592 sur OpenAlexaff
Ying Li, Jung Seung Lee, Ameya R. Kirtane, Mengyuan Li, Charles William Coffey, Kaitlyn Hess, Aaron Lopes, Joy Collins, Siddartha Tamang, Keiko Ishida, Alison Hayward, Jacob Wainer, Adam Wentworth, Giovanni Traverso

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilMassachusetts Institute of TechnologyBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésDrug deliveryPharmacokineticsDrugPharmacologyDosingProdrugSmall intestineTargeted drug deliveryMedicineGastrointestinal tractInternal medicineMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient adherence to chronic therapies can be suboptimal, leading to poor therapeutic outcomes. Dosage forms that enable reduction in dosing frequency stand to improve patient adherence. Variation in gastrointestinal transit time, inter-individual differences in gastrointestinal physiology and differences in physicochemical properties of drugs represent challenges to the development of such systems. To this end, a small intestine-targeted drug delivery system is developed, where prolonged gastrointestinal retention and sustained release are achieved through tissue adhesion of drug pills mediated by an essential intestinal enzyme catalase. Here proof-of-concept pharmacokinetics is demonstrated in the swine model for two drugs, hydrophilic amoxicillin and hydrophobic levodopa. It is anticipated that this system can be applicable for many drugs with a diverse of physicochemical characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

Explorer davantage

Même revueAdvanced Healthcare MaterialsMême sujetAdvanced Drug Delivery SystemsTravaux en français237 207