A Dual Synergetic Nanoreactor for Managing Parkinson's Disease by Regulating Inflammation and Mitigating Oxidative Damage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glial cell‐dominated inflammatory microenvironment and neuronal damage due to oxidative stress are major impediments to the treatment of central nervous degenerative diseases. Herein, a neuroinflammatory regulatory nanoreactor is developed by encapsulating dihydroquercetin (Que) and Pt nanozymes (Ptzymes) in mannitol modified poly(lactic‐co‐glycolic acid) nanoparticles. The nanoreactor shows enhanced antioxidative activities compared with either Que or Ptzymes alone due to synergetic effects of the incorporated active agents. In cellular and animal models of Parkinson's disease (PD), the nanoreactor traverses the blood–brain barrier and accumulates in neurons and microglia, thereby mitigating oxidative damage of neurons, and promoting the polarization of microglia into the anti‐inflammatory M2‐phenotype to control PD progression. This work demonstrates the gains of combining anti‐inflammation small molecule compound and antioxidant nanozyme in a synergetic nanoreactor to effectively prevent neuronal damage and suppress the inflammatory microenvironment, which holds great potential for managing the advances of PD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».