Nanocarriers for natural polyphenol senotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Senescence is a heterogenous and dynamic process in which various cell types undergo cell-cycle arrest due to cellular stressors. While senescence has been implicated in aging and many human pathologies, therapeutic interventions remain inadequate due to the absence of a comprehensive set of biomarkers in a context-dependent manner. Polyphenols have been investigated as senotherapeutics in both preclinical and clinical settings. However, their use is hindered by limited stability, toxicity, modest bioavailability, and often inadequate concentration at target sites. To address these limitations, nanocarriers such as polymer nanoparticles and lipid vesicles can be utilized to enhance the efficacy of senolytic polyphenols. Focusing on widely studied senolytic agents-specifically fisetin, quercetin, and resveratrol-we provide concise summaries of their physical and chemical properties, along with an overview of preclinical and clinical findings. We also highlight common signaling pathways and potential toxicities associated with these agents. Addressing challenges linked to nanocarriers, we present examples of senotherapeutic delivery to various cell types, both with and without nanocarriers. Finally, continued research and development of senolytic agents and nanocarriers are encouraged to reduce the undesirable effects of senescence on different cell types and organs. This review underscores the need for establishing reliable sets of senescence biomarkers that could assist in evaluating the effectiveness of current and future senotherapeutic candidates and nanocarriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».