Regulatory Aspects of Bioactive‐Based Nanocarriers
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology has revolutionized drug delivery and biomolecular targeting, offering heightened efficacy and reduced off-target toxicity, particularly in cancer treatment. The emergence of nanopharmaceuticals presents a promising avenue for enhancing existing drugs’ safety and efficacy while expediting the drug discovery process. However, the evaluation of nanopharmaceuticals poses unique challenges due to their distinct physical, chemical, and biological properties. This chapter outlines guidelines for the evaluation of nanopharmaceuticals, emphasizing the need for standardized assessments of quality, safety, and efficacy to facilitate regulatory approval and industry innovation. The global regulatory landscape for nanopharmaceuticals varies widely, with different regions adopting diverse approaches. The European Union, United States, United Kingdom, Canada, Australia, China, and India each exhibit distinct regulatory frameworks and initiatives for overseeing nanotechnology applications in pharmaceuticals. Despite notable progress, gaps in regulation persist, hindering the translation of nanomedicine research into marketable products. Addressing these regulatory challenges requires international collaboration and coherence among regulatory agencies to ensure the safe and effective development of nanopharmaceuticals. Without clear guidance and leadership, the full potential of nanotechnology in medicine may remain unrealized, jeopardizing substantial investments and impeding progress in healthcare innovation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».