Immunoengineering strategies using nanoparticles for obesity treatment
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has emerged as a global epidemic, posing severe challenges to public health and contributing to various complications, including metabolic disorders, cardiovascular disease, and type 2 diabetes. This review provides a comprehensive overview of obesity, its associated comorbidities, and the limitations of conventional treatments. We explore the complex relationship between obesity-induced inflammation, immune dysregulation, and the pivotal role of adipose tissue macrophages (ATMs). Chronic low-grade inflammation in adipose tissues (AT) is a key driver of insulin resistance and metabolic dysfunction. As ATs expand, they undergo significant changes, including increased immune cell infiltration, particularly macrophages (MΦs), which shift from an anti-inflammatory towards a pro-inflammatory phenotype. This review aims to advance the understanding of immunomodulatory strategies by examining MΦ polarization and AT browning as promising therapeutic approaches. We focus on nanoparticles (NPs)-based strategies for immunomodulation, highlighting innovative engineering approaches designed to target the inflammatory pathways underlying obesity. By addressing these mechanisms, this review provides valuable insights into mitigating obesity-associated inflammation and related metabolic disorders, paving the way for novel therapeutic strategies in the fight against the global obesity epidemic.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».