Bacteriophages as Targeted Therapeutic Vehicles: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Bacteriophages, with their distinctive ability to selectively target host bacteria, stand out as a compelling tool in the realm of drug and gene delivery. Their assembly from proteins and nucleic acids, coupled with their modifiable and biologically unique properties, enables them to serve as efficient and safe delivery systems. Unlike conventional nanocarriers, which face limitations such as non-specific targeting, cytotoxicity, and reduced transfection efficiency in vivo, engineered phages exhibit promising potential to overcome these hurdles and improve delivery outcomes. This review highlights the potential of bacteriophage-based systems as innovative and efficient systems for delivering therapeutic agents. It explores strategies for engineering bacteriophage, categorizes the principal types of phages employed for drug and gene delivery, and evaluates their applications in disease therapy. It provides intriguing details of the use of natural and engineered phages in the therapy of diseases such as cancer, bacterial and viral infections, veterinary diseases, and neurological disorders, as well as the use of phage display technology in generating monoclonal antibodies against various human diseases. Additionally, the use of CRISPR-Cas9 technology in generating genetically engineered phages is elucidated. Furthermore, it provides a critical analysis of the challenges and limitations associated with phage-based delivery systems, offering insights for overcoming these obstacles. By showcasing the advancements in phage engineering and their integration into nanotechnology, this study underscores the potential of bacteriophage-based delivery systems to revolutionize therapeutic approaches and inspire future innovations in medicine.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».