Nanocellulose in targeted drug delivery: A review of modifications and synergistic applications
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».