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Enregistrement W4402423764 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2024.135200

Nanocellulose in targeted drug delivery: A review of modifications and synergistic applications

2024· review· en· W4402423764 sur OpenAlexaff
Amin Babaei‐Ghazvini, Ravi Kumar Patel, Bahareh Vafakish, Abbas Fazel Anvari‐Yazdi, Bishnu Acharya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocelluloseNanotechnologyDrug deliveryBiocompatibilitySurface modificationBacterial celluloseMaterials scienceBiopolymerBiomaterialCelluloseChemistryChemical engineeringPolymerOrganic chemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocellulose, a versatile biopolymer renowned for its exceptional physicochemical attributes including lightweight, biocompatibility, biodegradability, and higher mechanical strength properties has captured significant attention in biomedical research. This renewable material, extracted from widely abundant biosources including plants, bacteria, and algae, exists in three primary forms: cellulose-based nanocrystals (CNCs), nanofibrils (CNFs), and bacterial nanocellulose (BNC). CNCs are characterized by their highly crystalline, needle-shaped structure, while CNFs possess a blend of amorphous and crystalline regions. BNC stands out as the purest form of nanocellulose. Chemical functionalization enables precise tuning of nanocellulose properties, enhancing its suitability for diverse biomedical applications. In drug delivery systems, nanocellulose's unique structure and surface chemistry offer opportunities for targeted delivery of active molecules. Surface-modified nanocellulose can effectively deliver drugs to specific sites, utilizing its inherent properties to control drug release kinetics and improve therapeutic outcomes. Despite these advantages, challenges such as achieving optimal drug loading capacity and ensuring sustained drug release remain. Future research aims to address these challenges and explore novel applications of nano-structured cellulose in targeted drug delivery, highlighting the continued evolution of this promising biomaterial in biomedicine. Furthermore, the review delves into the impact of chemical, physical, and enzymatic methods for CNC surface modifications, showcasing how these approaches enhance the functionalization of CNCs for targeted delivery of different compounds in biological systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations46
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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