Engineered Commensals as Next-Generation Drug Delivery Agents for Nose-to-Brain Therapeutics in Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system (CNS) disorders such as Alzheimer's diseases, Parkinson's diseases, stroke, and glioma remain among the most challenging to treat, largely due to the restrictive nature of the blood-brain barrier (BBB). In recent years, intranasal administration has emerged as a noninvasive route for CNS drug delivery. Due to its anatomical advantage over the traditional route, the nose-to-brain route can easily bypass the BBB and deliver drugs directly to the brain. Parallel advances in the interface of synthetic biology and materials engineering have led to the development of engineered living materials (ELMs) dynamic structures that embed mammalian cells, bacteria, or viruses within self-renewing or engineered matrices. These bioengineered systems have been developed as next-generation therapeutic platforms for various biomedical applications, utilizing intrinsic or engineered capabilities such as disease-targeted migration, localized therapeutic production, adaptive delivery, immune activation, and metabolic regulation. Therefore, developing a bioengineered commensal based delivery system that uses the intranasal route to effectively deliver drug across the BBB could represent a transformative strategy for treating CNS disorder and advancing neurotherapeutic research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».