Tailoring the Inherent Properties of Biobased Nanoparticles for Nanomedicine
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».