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Enregistrement W4398143194 · doi:10.1021/acsnano.4c00182

Mechanisms and Barriers in Nanomedicine: Progress in the Field and Future Directions

2024· article· en· W4398143194 sur OpenAlexafffund
Thomas J. Anchordoquy, Natalie Artzi, Irina V. Balyasnikova, Yechezkel Barenholz, Ninh M. La‐Beck, Warren C. W. Chan, Paolo Decuzzi, Agata A. Exner, Alberto Gabizón, Biana Godin, Samuel K. Lai, Twan Lammers, Michael J. Mitchell, S. Moein Moghimi, Vladimir R. Muzykantov, Dan Peer, Juliane Nguyen, Rachela Popovtzer, Madison H Ricco, Natalie J. Serkova, Ravi Singh, Avi Schroeder, Anna Schwendeman, Joelle P. Straehla, Tambet Teesalu, Scott Tilden, Dmitri Simberg

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsH2020 European Research CouncilU.S. Department of DefenseSkaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical SciencesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteModernaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNetworks of Centres of Excellence of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthCanada Research ChairsCancer Center, University of ColoradoGovernment of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionHebrew University of JerusalemH2020 HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeBundesministerium für Bildung und ForschungUniversity of ColoradoNational Cancer InstituteEesti Teadusagentuur
Mots-clésNanomedicineContext (archaeology)Food and drug administrationNanotechnologyEngineering ethicsAgency (philosophy)MedicineRisk analysis (engineering)Political scienceEngineeringNanoparticleMaterials scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, steady progress has been made in synthesizing and characterizing engineered nanoparticles, resulting in several approved drugs and multiple promising candidates in clinical trials. Regulatory agencies such as the Food and Drug Administration and the European Medicines Agency released important guidance documents facilitating nanoparticle-based drug product development, particularly in the context of liposomes and lipid-based carriers. Even with the progress achieved, it is clear that many barriers must still be overcome to accelerate translation into the clinic. At the recent conference workshop "Mechanisms and Barriers in Nanomedicine" in May 2023 in Colorado, U.S.A., leading experts discussed the formulation, physiological, immunological, regulatory, clinical, and educational barriers. This position paper invites open, unrestricted, nonproprietary discussion among senior faculty, young investigators, and students to trigger ideas and concepts to move the field forward.

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)0,000
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations78
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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