Chitosan nanoparticles: a versatile frontier in drug delivery and wound healing across multiple routes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The domain of nanoscience has observed significant advancements over the former two decades. Researchers in nanomedicine field have been rigorously exploring the employment of natural biodegradable polymers for targeted drug delivery (TDD). Chitosan (CS), acquired from the deacetylation of chitin, is a naturally occurring amino polysaccharide, whose features of non-toxicity, prolonged retention time, biocompatibility, increased bioavailability, and biodegradability have hastened extensive study into diverse applications. The presence of amino and hydroxyl groups within CS is crucial for its noteworthy characteristics, comprising mucoadhesion, improvement of permeation, drug’s-controlled release, in situ gel preparation, and antimicrobial activity. CS nanoparticles (CS NPs) portray a safe and competent class of nanocarrier systems, demonstrating the controlled release of drugs and preciseness in TDD, and are found hopeful for treating wounds. However, safety concerns such as potential toxicity, immune response, and hemocompatibility must be carefully evaluated to ensure their suitability for clinical applications. This article explores the potential of CS NPs as versatile carriers for TDD, reporting essential challenges in both therapeutic domains, and progressing the advancement of innovative treatments. By connecting drug delivery and wound healing, our review addresses a critical convergence, fostering developments that can certainly affect treatment and recovery of patient. The initial part of the review will shed light on the extraction sources and notable attributes of CS. Additionally, we have presented recent research findings on how CS NPs are being utilized for drug delivery via different routes of administration. Further, we have endeavored to represent the latest investigations on the applications of CS NPs in wound healing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».