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Enregistrement W4409866025 · doi:10.3389/fddev.2025.1564120

The stealth effect from a medicinal chemist perspective: definition and updates

2025· article· en· W4409866025 sur OpenAlex
Domenico Fuoco

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Drug Delivery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyDrug deliveryNanomedicineNanoroboticsComputer scienceTerminologyEngineering ethicsRisk analysis (engineering)BusinessEngineeringNanoparticleMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a significant increase in literature on emerging nanotechnologies, including nanoparticles, nanorobots, and exosomes, for various therapeutic applications. Additionally, politically driven research initiatives aimed at accelerating COVID-19 vaccine development have further amplified interest in nanoparticles as drug delivery systems. This article provides a personal perspective on the scientific claims surrounding nanoparticles by: (i) analyzing the historical evolution of their terminology, (ii) reviewing the most cited publications in the field, and (iii) offering a professional assessment to guide the next-generation of medicinal chemists. A key aspect of this discussion is the stealth effect, which refers to the ability of nanoparticles to evade recognition and clearance by the immune system, thereby prolonging their circulation time in the bloodstream. This property is essential for enhancing the efficacy of nanoparticle-based therapeutics by improving bioavailability and ensuring targeted drug delivery to diseased tissues. Furthermore, the continuing improvement in ligand-molecules and other functional tools have developed novel strategies and brand-new definition of delivery systems, such as Trojan Horse and Nanorobots.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,222 · 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