Microneedle Technology in Psoriasis Management: Mechanistic Insights, Technological Innovation, Clinical Progress, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis is a chronic dermatological disorder that affects millions worldwide, impairing their quality of life. Current therapeutic modalities, topical, conventional systemic, and biologic, present significant limitations. Topical agents often exhibit inadequate penetration through psoriatic plaques, yielding suboptimal outcomes. Systemic therapies and biologics, while more potent, carry risks of serious adverse effects, necessitating rigorous monitoring and limiting their long-term utility. Despite these challenges, optimizing existing treatment strategies remains valuable. Microneedle technology has emerged as a minimally invasive, skin-targeted approach offering enhanced drug delivery, localization, and patient compliance. This review provides an in-depth analysis of microneedle-based strategies tailored for psoriasis, beginning with current therapy shortcomings, unmet needs in psoriasis management, and principles of microneedle technology. We then critically evaluate microneedle integration across diverse therapeutic domains, from topical formulations to biologics, off-label therapies, and phytomedicines, alongside emerging therapeutic innovations. Additionally, we highlight microneedle potential in psoriasis diagnosis and monitoring, underscoring its versatility and growing significance in psoriasis management. The review wraps up by discussing key limitations of microneedle technology, outlining strategic pathways for clinical translation, and offering a comparative perspective of various microneedle types in psoriasis care. Altogether, microneedles represent a paradigm shift toward precision dermatology, with the potential to revolutionize psoriasis management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».