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Enregistrement W4414551604 · doi:10.3389/fragi.2025.1688482

Nanoengineered mitochondria for mitochondrial dysfunction and anti-aging interventions

2025· review· en· W4414551604 sur OpenAlexaff
Siqi Deng, Yingying Ren, Qian Zhang, Qinling Liu, Kelsey L. Picard, Miguel Martı́n, Thomas Miller, Yunxiang He, Junling Guo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesYoung Scientists FundState Key Laboratory of Polymer Materials EngineeringFundamental Research Funds for the Central UniversitiesSichuan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMitochondrionMitochondrial DNAOrganellemitochondrial fusionMitochondrial diseaseMitophagyEnergy metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is a multifactorial process and a major risk factor for chronic disease. Among its hallmarks, mitochondrial dysfunction plays a central role, driven by impaired respiration and accumulated mitochondrial DNA mutations that disrupt energy metabolism and redox balance. Conventional mitochondrial transplantation has been explored as a therapeutic strategy, but its emphasis on increasing mitochondrial quantity without restoring function has limited success. Recent advances in nanoengineered mitochondria that integrate isolated mitochondria with functional nanomaterials, offer new opportunities to enhance organelle quality, boost metabolic activity, and achieve targeted delivery. Preclinical studies highlight their promise in cardiovascular, neurodegenerative, and other age-related disorders. In this mini-review, mitochondrial dysfunction in aging is first introduced, followed by the summary of rational designed strategies for engineering mitochondrial biohybrids and their emerging applications, and finally translational challenges are further discussed. By bridging materials science and mitochondrial therapy, nanoengineered mitochondria may represent a next-generation approach to anti-aging interventions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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