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Enregistrement W4409567699 · doi:10.1080/17435889.2025.2492540

Defining the landscape of prenatal nanomedicine and a roadmap for future research

2025· editorial· en· W4409567699 sur OpenAlexafffund
Hagar I. Labouta

Notice bibliographique

RevueNanomedicine · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésNanomedicineMedicineNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prenatal nanomedicine is an emerging interdisciplinary field at the intersection of nanotechnology and maternal-fetal medicine.It focuses on the development and application of nanoparticle (NP) based therapies specifically designed to target and treat conditions during pregnancy, while minimizing risks to both the mother and fetus.By leveraging the unique properties of NPs -such as their small size, surface chemistry, and ability to cross biological barriers -prenatal nanomedicine aims to improve therapeutic efficacy, reduce side effects, and enhance targeted drug delivery to maternal or fetal sites or to the placenta -a biological barrier of fetal origin that regulates nutrient and waste exchange between the mother and fetus and is integral to fetal development.Despite significant advancements in nanomedicine and drug delivery, pregnant women continue to be critically underrepresented in research, resulting in persistent gaps in our understanding of how therapeutic agents, particularly NPbased therapies, interact with the maternal-fetal environment.Addressing these disparities is essential to developing safe and effective NP-based therapies that can improve outcomes for both mothers and their unborn children.By prioritizing research in this area, we can bridge critical knowledge gaps, optimize treatment strategies, and ensure that cutting-edge medical innovations benefit all populations, including those historically overlooked in biomedical research.To advance prenatal nanomedicine, five key research areas require urgent attention, particularly given the physiological differences between pregnant and non-pregnant individuals.First, pregnancy introduces unique changes in plasma protein composition, immune function, and metabolism, all of which can influence NP behavior.Second, the mechanisms governing NP transport, as well as the placental transfer of the loaded drug and any released free drug, remain poorly understood, posing challenges for both safety and efficacy.Third, even less studied is the impact of NPs on placental function, including potential alterations in nutrient exchange, hormone secretion, endocrine signaling, and immune modulation, all of which are critical for fetal development.Fourth, longitudinal studies are scarce but needed to assess potential delayed toxicities of NP exposure, as long-term impacts on fetal development could

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0240,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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