Microneedle arrays for brain drug delivery: the potential of additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
For a long time, the treatment of brain diseases has been a significant challenge. Drug delivery to the brain has recently become one of the most challenging problems for patients with severe forms of central nervous system diseases. The blood–brain barrier (BBB) poses a significant challenge for drug delivery to the brain. While extensive efforts focus on finding materials to overcome the BBB for brain tumor treatment, it limits the penetration of chemotherapeutic drugs for the broader treatment of brain diseases. The oral method of drug administration has several drawbacks, such as the loss of drugs because of metabolism and gastrointestinal environmental issues. Besides, using the intravenous route to administer medicines has several disadvantages, including discomfort at the injection site, infection, bleeding, anxiety, and incompetence toward patients. Fabrication and development of microneedles to overcome the drawbacks mentioned above of traditional drug delivery methods may be a viable alternative. Drug delivery using microneedle arrays (MNAs) has recently been shown to be an effective method for delivering drugs to the brain. Different fabricating methods like three-dimensional printing could be used for the fabrication of personalized drug delivery systems, like MNAs, with precise control over spatiotemporal drug distribution. This article presents a review of using MNAs for drug delivery to the brain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».