Lateral Assessment of Mucomimetic Hydrogels to Evaluate Correlation between Microscopic and Macroscopic Properties
Notice bibliographique
Résumé
A major limitation in the development of mucosal drug delivery systems is the design of in vitro models that accurately reflect in vivo conditions. Traditionally, models seek to mimic characteristics of physiological mucus, often focusing on property-specific trial metrics such as rheological behavior or diffusion of a nanoparticle of interest. Despite the success of these models, translation from in vitro results to in vivo trials is limited. As a result, several authors have called for work to develop standardized testing methodologies and characterize the influence of model properties on drug delivery performance. To this end, a series of trials is performed on 12 mucomimetic hydrogels reproduced from literature. Experiments show that there is no consistent correlation between barrier performance and rheological or microstructural properties of the tested mucomimetic hydrogels. In addition, the permeability of both mucopenetrating and mucoadhesive nanoparticles is assessed, revealing non-obvious variations in barrier properties such as the relative contributions of electrostatic and hydrophobic interactions in different models. These results demonstrate the limitations of predicting mucomimetic behavior with common characterization techniques and highlight the importance of testing barrier performance with multiple nanoparticle formulations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».