Advancing neurological disorders therapies: Organic nanoparticles as a key to blood-brain barrier penetration
Notice bibliographique
Résumé
The blood-brain barrier (BBB) plays a vital role in protecting the central nervous system (CNS) by preventing the entry of harmful pathogens from the bloodstream. However, this barrier also presents a significant obstacle when it comes to delivering drugs for the treatment of neurodegenerative diseases and brain cancer. Recent breakthroughs in nanotechnology have paved the way for the creation of a wide range of nanoparticles (NPs) that can serve as carriers for diagnosis and therapy. Regarding their promising properties, organic NPs have the potential to be used as effective carriers for drug delivery across the BBB based on recent advancements. These remarkable NPs have the ability to penetrate the BBB using various mechanisms. This review offers a comprehensive examination of the intricate structure and distinct properties of the BBB, emphasizing its crucial function in preserving brain balance and regulating the transport of ions and molecules. The disruption of the BBB in conditions such as stroke, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease highlights the importance of developing creative approaches for delivering drugs. Through the encapsulation of therapeutic molecules and the precise targeting of transport processes in the brain vasculature, organic NP formulations present a hopeful strategy to improve drug transport across the BBB. We explore the changes in properties of the BBB in various pathological conditions and investigate the factors that affect the successful delivery of organic NPs into the brain. In addition, we explore the most promising delivery systems associated with NPs that have shown positive results in treating neurodegenerative and ischemic disorders. This review opens up new possibilities for nanotechnology-based therapies in cerebral 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».