Tailoring the Inherent Properties of Biobased Nanoparticles for Nanomedicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biobased nanoparticles are at the leading edge of the rapidly developing field of nanomedicine and biotherapeutics. Their unique size, shape, and biophysical properties make them attractive tools for biomedical research, including vaccination, targeted drug delivery, and immune therapy. These nanoparticles are engineered to present native cell receptors and proteins on their surfaces, providing a biomimicking camouflage for therapeutic cargo to evade rapid degradation, immune rejection, inflammation, and clearance. Despite showing promising clinical relevance, commercial implementation of these biobased nanoparticles is yet to be fully realized. In this perspective, we discuss advanced biobased nanoparticle designs used in medical applications, such as cell membrane nanoparticles, exosomes, and synthetic lipid-derived nanoparticles, and highlight their benefits and potential challenges. Moreover, we critically assess the future of preparing such particles using artificial intelligence and machine learning. These advanced computational tools will be able to predict the functional composition and behavior of the proteins and cell receptors present on the nanoparticle surfaces. With more advancement in designing new biobased nanoparticles, this field of research could play a key role in dictating the future rational design of drug transporters, thereby ultimately improving overall therapeutic outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle