Cell Membrane Surface-Engineered Nanoparticles for Cardiovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) continue to be the leading cause of global mortality, underscoring the need for effective diagnosis and treatment strategies. This chapter provides a short overview of CVDs and explores the potential of nanomedicine in revolutionizing their diagnosis and treatment. The challenges associated with traditional nanoparticle-based treatments, such as low efficacy and toxicity, have prompted a shift towards biomimetic nanotechnology. Specifically, cell membrane surface-engineered nanoparticles (CMSNs), which emulate cell membranes, offer the combined advantages of natural and synthetic nanomaterials. These benefits encompass immune evasion, precise targeting, pharmacological capabilities, and versatile functional mimicries. In this chapter, our primary focus lies in the application of CMSNs for the treatment of CVDs. We categorize all CMSNs employed in the context of CVDs and reported up to August 2023, based on the various types of cell membranes utilized in their preparation. These encompass membranes derived from macrophages, platelets, red blood cells, stem cells, and neutrophils. For each category, we provide a summary of their mechanisms of effectiveness, followed by a discussion of outcomes from previous studies. Furthermore, we delve into the advantages and challenges associated with the utilization of different types of CMSNs. Finally, we conclude with an outlook on the future of this field. Overall, the utilization of CMSN holds significant promise in enhancing the efficacy and precision of CVD interventions, paving the way for innovative and personalized approaches to cardiovascular healthcare.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».