Applications of immunomodulatory nanoparticles in dentistry
Notice bibliographique
Résumé
Oral inflammatory diseases such as periodontitis, peri-implantitis, and oral mucositis contribute significantly to tooth loss, impaired oral function, and systemic comorbidities. These conditions are driven by dysregulated immune responses, leading to persistent inflammation and poor tissue regeneration. Conventional treatments mainly target microbial reduction but overlook immune imbalance, limiting long-term efficacy. Immunomodulation offers a promising strategy to restore homeostasis and promote repair. Nanoparticles present a versatile platform for immunotherapy owing to their tunable size, surface chemistry, and capacity to target immune cells or respond to pathological cues. This review (PubMed, Scopus, Web of Science, 2015-2025) explores immunomodulatory nanoparticles in dentistry, grouped as organic (lipid-based, polymeric, self-assembled), inorganic (metallic, metal oxide, ceramic), exosome- and extracellular vesicle-derived, and hybrid systems. These platforms modulate macrophage polarization, cytokine production, and T cell balance to control inflammation and support regeneration. Advanced biomimetic designs further integrate antimicrobial, antioxidative, and pro-regenerative features. Despite encouraging preclinical data, translation faces challenges, including limited understanding of immune-nanoparticle interactions, safety issues, regulatory hurdles, lack of predictive models, and absence of standardized characterization protocols. Future directions include smart, personalized, and biomimetic systems, improved in vivo models, companion diagnostics, and harmonized evaluation standards, positioning these nanotechnologies as transformative tools in precision dental medicine.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».