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Enregistrement W4411766116 · doi:10.1007/s00204-025-04116-x

Unravelling the role of nanomedicine in attenuating inflammation, oxidative stress and cellular ageing in chronic obstructive pulmonary disease

2025· review· en· W4411766116 sur OpenAlexaff
Lokesh Nagar, Annu Saini, Sukriti Vishwas, Sachin Kumar Singh, Gaurav Gupta, Ronan MacLoughlin, Raimar Löbenberg, Neal M. Davies, Dinesh Kumar Chellappan, Keshav Raj Paudel, Kamal Dua, Harish Dureja

Notice bibliographique

RevueArchives of Toxicology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSydney Partnership for Health, Education, Research and EnterpriseUniversity of Technology Sydney
Mots-clésInflammationCOPDOxidative stressMedicineLungSenescencePathogenesisImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease is a chronic lung disease which causes obstruction and inflammation in the airways or other parts of the lung. It is often associated with structural changes in the lung due to persistent inflammation caused by prolong exposure to cigarette smoke. Other factors such as oxidative stress, chronic inflammation and cellular senescence also play a major role in the progression of the disease. Chronic inflammation is responsible for cell cycle dysfunction. Cellular senescence is associated in the pathogenesis of COPD, which can accelerate the lung aging process. Cellular senescence can elevate the level inflammatory mediators, which can comprise lung function and structure. This review explores various pathologic mechanisms which are involved in the progression of COPD. It also explores the application of nanostructure-based drug delivery systems such as solid lipid nanoparticles, polymeric nanoparticles, liposomes, nanoemulsions, dendrimers and other miscellaneous nanostructures in overcoming challenges associated with current conventional treatments for COPD. This review explores recent advancements in the field of nanostructures-based drug delivery systems for COPD treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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