An update on strategies for optimizing polymer-lipid hybrid nanoparticle-mediated drug delivery: exploiting transformability and bioactivity of PLN and harnessing intracellular lipid transport mechanism
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Polymer-lipid hybrid nanoparticle (PLN) is an emerging nanoplatform with distinct properties and functionalities from other nanocarrier systems. PLN can be optimized to overcome various levels of drug delivery barriers to achieve desired therapeutic outcomes via rational selection of polymer and lipid combinations based on a thorough understanding of their properties and interactions with therapeutic agents and biological systems. AREAS COVERED: This review provides an overview of PLN including the motive and history of PLN development, types of PLN, preparation methods, attestations of their versatility, and design strategies to circumvent various barriers for increasing drug delivery accuracy and efficiency. It also highlights recent advances in PLN design including: rationale selection of polymer and lipid components to achieve spatiotemporal drug targeting and multi-targeted cascade drug delivery; utilizing the intracellular lipid transport mechanism for active targeting to desired organelles; and harnessing bioreactive lipids and polymers to magnify therapeutic effects. EXPERT OPINION: A thorough understanding of properties of PLN components and their biofate is important for enhancing disease site targeting, deep tumor tissue penetration, cellular uptake, and intracellular trafficking of PLN. For futuristic PLN development, active lipid transport and dual functions of lipids and polymers as both nanocarrier material and pharmacological agents can be further explored.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».