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Enregistrement W4394714638 · doi:10.1002/adma.202404053

Metal–Drug Coordination Nanoparticles and Hydrogels for Enhanced Delivery

2024· article· en· W4394714638 sur OpenAlexaff
Ka‐Ying Wong, Zhenyu Nie, Man‐Sau Wong, Yang Wang, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceHong Kong GovernmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceSelf-healing hydrogelsDrug deliveryNanoparticleNanotechnologyMetalDrugChemical engineeringMetallurgyPolymer chemistryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug delivery is a key component of nanomedicine, and conventional delivery relies on the adsorption or encapsulation of drug molecules to a nanomaterial. Many delivery vehicles contain metal ions, such as metal-organic frameworks, metal oxides, transition metal dichalcogenides, MXene, and noble metal nanoparticles. These materials have a high metal content and pose potential long-term toxicity concerns leading to difficulties for clinical approval. In this review, recent developments are summarized in the use of drug molecules as ligands for metal coordination forming various nanomaterials and soft materials. In these cases, the drug-to-metal ratio is much higher than conventional adsorption-based strategies. The drug molecules are divided into small-molecule drugs, nucleic acids, and proteins. The formed hybrid materials mainly include nanoparticles and hydrogels, upon which targeting ligands can be grafted to improve efficacy and further decrease toxicity. The application of these materials for addressing cancer, viral infection, bacterial infection inflammatory bowel disease, and bone diseases is reviewed. In the end, some future directions are discussed from fundamental research, materials science, and medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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