Laminar Fluid Ejection for Olfactory Drug Delivery: A Proof of Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
Focal intranasal drug delivery to the olfactory cleft is a promising avenue for pharmaceuticals targeting the brain. However, traditional nasal sprays often fail to deliver enough medication to this specific area. We present a laminar fluid ejection (LFE) method for precise delivery of medications to the olfactory cleft. Using a 3D-printed model of the nasal passages, we determined the precise velocity and angle of insertion needed to deposit fluid at the olfactory cleft. Then, we conducted three proof-of-concept in-vivo imaging studies to confirm olfactory delivery in humans. First, we used Technetium-99 (a radiolabeled tracer) and methylene blue (a laboratory-made dye) to visualize olfactory deposition. Both tracers showed successful deposition. In a separate study, we used functional MRI (fMRI), to compare our LFE method with a conventional nasal spray while delivering insulin. From the fMRI results, we qualitatively observed focal decreases in brain activity in prefrontal cortex following insulin delivery. Overall, these preliminary results suggest that LFE offers a targeted approach to olfactory drug delivery, opening opportunities for access to the brain.Clinical and Translational Impact Statement - Focal deposition at the olfactory cleft is a promising target for delivering medication to the brain. We present in-human tests of a laminar fluid ejection method for intranasal drug delivery and demonstrate improvements over conventional nasal spray.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».