Gold Nanoparticles in Neurological Diseases: A Review of Neuroprotection
Notice bibliographique
Résumé
This review explores the diverse applications of gold nanoparticles (AuNPs) in neurological diseases, with a specific focus on Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), and stroke. The introduction highlights the pivotal role of neuroinflammation in these disorders and introduces the unique properties of AuNPs. The review's core examines the mechanisms by which AuNPs exert neuroprotection and anti-neuro-inflammatory effects, elucidating various pathways through which they manifest these properties. The potential therapeutic applications of AuNPs in AD are discussed, shedding light on promising avenues for therapy. This review also explores the prospects of utilizing AuNPs in PD interventions, presenting a hopeful outlook for future treatments. Additionally, the review delves into the potential of AuNPs in providing neuroprotection after strokes, emphasizing their significance in mitigating cerebrovascular accidents' aftermath. Experimental findings from cellular and animal models are consolidated to provide a comprehensive overview of AuNPs' effectiveness, offering insights into their impact at both the cellular and in vivo levels. This review enhances our understanding of AuNPs' applications in neurological diseases and lays the groundwork for innovative therapeutic strategies in neurology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».