Nanoparticles and cytokine response
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic nanoparticles (NPs) are non-viral equivalents of viral gene delivery systems that are actively explored to deliver a spectrum of nucleic acids for diverse range of therapies. The success of the nanoparticulate delivery systems, in the form of efficacy and safety, depends on various factors related to the physicochemical features of the NPs, as well as their ability to remain "stealth" in the host environment. The initial cytokine response upon exposure to nucleic acid bearing NPs is a critical component of the host response and, unless desired, should be minimized to prevent the unintended consequences of NP administration. In this review article, we will summarize the most recent literature on cytokine responses to nanoparticulate delivery systems and identify the main factors affecting this response. The NP features responsible for eliciting the cytokine response are articulated along with other factors related to the mode of therapeutic administration. For diseases arising from altered cytokine pathophysiology, attempts to silence the individual components of cytokine response are summarized in the context of different diseases, and the roles of NP features on this respect are presented. We finish with the authors' perspective on the possibility of engineering NP systems with controlled cytokine responses. This review is intended to sensitize the reader with important issues related to cytokine elicitation of non-viral NPs and the means of controlling them to design improved interventions in the clinical setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».