Intranasal Therapeutics for Neurodegenerative Disorders: Overcoming the Blood–Brain Barrier with Smart Formulations and Devices
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases have always posed a significant therapeutic challenge due to the restrictive nature of the blood-brain barrier (BBB). Intranasal drug delivery has emerged as a noninvasive approach to bypass the BBB, enabling targeted brain drug delivery while improving drug retention and transport. This review explores the physiological basis of the nose-to-brain pathway and various formulation strategies including mucoadhesive systems, permeation enhancers, and magnetophoretic approaches. Additionally, strategies to enhance intranasal delivery, such as P-glycoprotein inhibitors, cell-penetrating peptides, and enzyme inhibitors, are discussed alongside nanotechnology-based carriers, including surface-modified and bioconjugated systems. The role of specialized intranasal drug delivery devices (e.g., ViaNase, Optimist, and SipNose) in enhancing precision dosing is also highlighted. Despite its promise, intranasal delivery faces challenges such as limited therapeutic windows, scalability issues, and the constraint of the nasal cavity volume, which can accommodate only 200 μL of liquid per nostril. Optimizing drug stability, achieving accurate dosing, and enhancing bioavailability without nasal irritation remain key hurdles. Future research should focus on the development of commercially feasible nanoformulations and innovative medical devices to improve drug targeting and treatment efficacy for patients with neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».