Lipid-based nanoparticles: innovations in ocular drug delivery
Notice bibliographique
Résumé
Ocular drug delivery presents significant challenges due to intricate anatomy and the various barriers (corneal, tear, conjunctival, blood-aqueous, blood-retinal, and degradative enzymes) within the eye. Lipid-based nanoparticles (LNPs) have emerged as promising carriers for ocular drug delivery due to their ability to enhance drug solubility, improve bioavailability, and provide sustained release. LNPs, particularly solid lipid nanoparticles (SLNs), nanostructured lipid carriers (NLCs), and cationic nanostructured lipid carriers (CNLCs), have emerged as promising solutions for enhancing ocular drug delivery. This review provides a comprehensive summary of lipid nanoparticle-based drug delivery systems, emphasizing their biocompatibility and efficiency in ocular applications. We evaluated research and review articles sourced from databases such as Google Scholar, TandFonline, SpringerLink, and ScienceDirect, focusing on studies published between 2013 and 2023. The review discusses the materials and methodologies employed in the preparation of SLNs, NLCs, and CNLCs, focusing on their application as proficient carriers for ocular drug delivery. CNLCs, in particular, demonstrate superior effectiveness attributed due to their electrostatic bioadhesion to ocular tissues, enhancing drug delivery. However, continued research efforts are essential to further optimize CNLC formulations and validate their clinical utility, ensuring advancements in ocular drug delivery technology for improved patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».