Polymeric Nanoparticles and Nanogels: How Do They Interact with Proteins?
Notice bibliographique
Résumé
Polymeric nanomaterials, nanogels, and solid nanoparticles can be fabricated using single or double emulsion methods. These materials hold great promise for various biomedical applications due to their biocompatibility, biodegradability, and their ability to control interactions with body fluids and cells. Despite the increasing use of nanoparticles in biomedicine and the plethora of publications on the topic, the biological behavior and efficacy of polymeric nanoparticles (PNPs) have not been as extensively studied as those of other nanoparticles. The gap between the potential of PNPs and their applications can mainly be attributed to the incomplete understanding of their biological identity. Under physiological conditions, such as specific temperatures and adequate protein concentrations, PNPs become coated with a "protein corona" (PC), rendering them potent tools for proteomics studies. In this review, we initially investigate the synthesis routes and chemical composition of conventional PNPs to better comprehend how they interact with proteins. Subsequently, we comprehensively explore the effects of material and biological parameters on the interactions between nanoparticles and proteins, encompassing reactions such as hydrophobic bonding and electrostatic interactions. Moreover, we delve into recent advances in PNP-based models that can be applied to nanoproteomics, discussing the new opportunities they offer for the clinical translation of nanoparticles and early prediction of diseases. By addressing these essential aspects, we aim to shed light on the potential of polymeric nanoparticles for biomedical applications and foster further research in this critical area.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».