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Enregistrement W4399042750 · doi:10.3390/pharmaceutics16060719

Current Progress in Magnetic Resonance-Guided Focused Ultrasound to Facilitate Drug Delivery across the Blood-Brain Barrier

2024· article· en· W4399042750 sur OpenAlexaff
Ying Meng, Lorraine V. Kalia, Suneil K. Kalia, Clement Hamani, Yuexi Huang, Kullervo Hynynen, Nir Lipsman, Benjamin Davidson

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFocused ultrasoundDrug deliveryClinical trialBlood–brain barrierMagnetic resonance imagingDrug delivery to the brainDrugUltrasoundDiseaseTargeted drug deliveryPharmacologyCentral nervous systemPathologyInternal medicineRadiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review discusses the current progress in the clinical use of magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) and other ultrasound platforms to transiently permeabilize the blood-brain barrier (BBB) for drug delivery in neurological disorders and neuro-oncology. Safety trials in humans have followed on from extensive pre-clinical studies, demonstrating a reassuring safety profile and paving the way for numerous translational clinical trials in Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and primary and metastatic brain tumors. Future directions include improving ultrasound delivery devices, exploring alternative delivery approaches such as nanodroplets, and expanding the application to other neurological conditions.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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