Brain Drug Delivery- An Updated Review Article for Mechanism and Recent Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective brain drug delivery remains a significant challenge due to the restrictive nature of the blood-brain barrier (BBB). This review article examines the mechanisms and recent advancements in brain drug delivery systems, addressing the challenges and factors influencing successful therapeutic interventions.Objective: To provide a comprehensive overview of current technologies and strategies for enhancing drug delivery to the brain, with a focus on nasal-to-brain delivery systems.Methods: We analyzed recent literature on various drug delivery systems, including nanoparticle-based formulations, liposomal technologies, and chemical permeation enhancers. We also evaluated the impact of factors such as drug properties, formulation characteristics, and physiological conditions on delivery efficacy.Results: Advances in drug delivery systems have demonstrated significant progress in overcoming the BBB. Nanoparticle-based systems and liposomal formulations have shown enhanced permeability and targeted delivery capabilities. The nasal-to-brain route has emerged as a promising non-invasive strategy, utilizing the olfactory and trigeminal nerve pathways to facilitate direct access to the central nervous system. Formulations utilizing mucoadhesive polymers have improved drug solubility, stability, and residence time in the nasal cavity, leading to increased therapeutic effectiveness.Conclusion: Understanding the mechanisms influencing brain drug delivery is crucial for developing effective treatments for neurological disorders. This review highlights the critical advancements in delivery systems, emphasizing the need for ongoing research to optimize strategies that enhance drug penetration across the BBB. Future studies should focus on refining these technologies to improve patient outcomes and address the growing burden of central nervous system diseases
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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 | 0,000 |
| 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 ».