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Enregistrement W4404431025 · doi:10.3389/jpps.2024.13633

A review on lipid and polymeric nano-based 17-β-estradiol delivery systems: advances and challenges

2024· review· en· W4404431025 sur OpenAlexaffvenue
Mayara Munhóz de Assis Ramos, Fernanda Yamamoto Ricardo‐da‐Silva, Luiza de Oliveira Macedo, Cristiano de Jesus Correia, Luíz Felipe Pinho Moreira, Raimar Löbenberg, Ana Cristina Breithaupt‐Faloppa, Nádia Araci Bou‐Chacra

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensInnovative Medicines CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésNanotechnologyMedicineBioinformaticsMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

17β-estradiol (E2) is an endogenous steroid hormone pivotal for the development of female secondary sexual characteristics and the maintenance of the female reproductive system. Its roles extend beyond these physiological functions, as E2 is employed in hormone replacement therapy to alleviate symptoms associated with menopause. Furthermore, E2 exhibits therapeutic potential in the management of osteoporosis, breast cancer, and various neurological and cardiovascular conditions, partly due to its anti-inflammatory effects via modulation of the MAPK/NFκB signaling pathway. Notwithstanding, the hydrophobic nature of E2 significantly hinders the formulation of efficacious delivery systems for its clinical deployment. Recent advances have highlighted nano-based delivery systems for E2 as a promising solution to this solubility challenge. This review critically examines contemporary nano-delivery strategies for E2, particularly emphasizing lipid and polymeric nanoparticle-based systems. These nanostructures are designed to enhance stability, biocompatibility, controlled release, and targeted delivery of E2, yet the selectivity of E2 delivery for therapeutic purposes remains an ongoing challenge. The novelty of this review lies in its focus on the advances in nano-based E2 delivery systems over the past decade, a topic not extensively covered in prior literature. We present a comprehensive analysis of the encapsulation of E2 within polymeric and lipid nanoparticles, underscoring the untapped potential of these strategies. This review identifies a significant research gap, advocating for intensified experimental investigations that could pave the way for the translation of nano-based E2 therapies from bench to bedside.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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