Dissolving microneedles in transdermal drug delivery: A critical analysis of limitations and translation challenges
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.
Notice bibliographique
Résumé
Microneedles (MNs) have emerged as an innovative approach for transdermal drug delivery, offering an efficient and minimally invasive alternative to conventional injections and oral delivery systems. While their potential has been widely recognized and extensively studied, the translation of MN technology into clinical practice remains limited. Despite the vast amount of published research, much of it involves over-complexification without addressing the core barriers to practical application. For example, dissolving/degradable MNs face key limitations such as poor drug loading capacity, low dosing consistency, and challenges in delivering effective therapeutic concentrations. These constraints restrict their utility to niche applications, such as vaccination or delivering potent drugs that require minimal doses. Additionally, the lack of standardized quality control measures, the complex manufacturing processes, and the high costs associated specifically with sterile/aseptic production further impede clinical translation. Regulatory frameworks for MNs remain vague, slowing the development of products that meet approval standards. This review critically examines the fundamental barriers to dissolving/degradable MN commercialization, as the most studied type of MN, while exploring promising strategies to overcome them. Advances in formulation science, fabrication techniques, and material engineering have demonstrated potential in enhancing drug loading efficiency and delivery consistency. Moreover, the establishment of clearer regulatory guidelines and scalable production strategies could significantly accelerate the commercialization of MN technology. By shifting focus toward pragmatic and clinically relevant solutions, this review aims to bridge the gap between research innovations and real-world applications, paving the way for broader implementation of MN technology in medicine.
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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) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle