Advances in spray drying technology for anti-tubercular formulation development: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Global health is still seriously threatened by tuberculosis (TB), especially considering the increasing incidence of strains of the disease that are extensively drug-resistant (XDR) and multidrug-resistant (MDR). These TB superbugs necessitate innovative therapeutic strategies to improve treatment efficacy and patient compliance. Spray-drying technology has emerged as a promising method for the formulation of anti-TB therapies, offering advantages, such as enhanced drug stability, targeted delivery, and controlled release profiles. Key aspects include the principles of spray drying, the physicochemical characteristics of the resulting powders, and their impact on drug delivery to the lungs. Research focuses on optimizing these formulations to improve drug delivery directly to the lungs, enhance bioavailability, and abate side effects. This review underscores the transformative potential of these innovative spray-drying techniques, offering an effective and patient-friendly treatment regimen for TB. Additionally, the review highlights the potential of spray-dried formulations in developing host-directed therapies, antimicrobial peptides, vaccines, phages, and monoclonal antibodies. By integrating multidisciplinary approaches and cutting-edge technologies, spray-dried formulations promise to revolutionize TB treatment, ultimately contributing to better patient outcomes and the global effort to eradicate this persistent disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».