Size-Switching Starch Nanoparticle-based Nanoassemblies for Improving Drug Delivery
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, a variety of nanoparticle drug delivery systems (NP DDS) – nanometer-scaled materials physically or covalently interacting with therapeutics – has been developed to overcome biological barriers, improve the half-life, reduce toxicity, and improve the efficacy of conventional drug delivery. However, many NP DDS fail to translate to the clinic. While this is in part due to immense heterogeneity within many disease types across individuals, the conflicting size and surface chemistries required in the “drug delivery pathway” (i.e. to avoid the clearance mechanisms and unintended tissues in the body, then to reach and specifically enter target tissues) also pose a significant challenge. Recent advances in the field of drug delivery have created size- and surface-switching nanoparticles that overcome biological barriers. For example, large (100 – 200 nm) NPs are adequate at evading corporeal defense mechanisms, while small (< 50 nm) NPs can actively enter cancerous tissue. Further, release profiles of drug-loaded NP DDS must be tailored to stay within a narrow therapeutic window to prevent toxic effects. This thesis highlights the synthesis of “nanoassemblies”, an NP DDS that contains small, drug-loaded starch nanoparticles (SNPs) within a larger nanogel matrix. Nanoassemblies are chemically tuned to reach specific targets via different administration routes (notably, cancerous tissues via systemic administration and brain tissue via intranasal administration). Furthermore, therapeutic-loaded SNPs are released under endogenous (pH, redox) or exogenous (ultrasound) stimuli for disease-specific release kinetics, allowing for deeper penetration into tumor cores or through the nose-to-brain pathway as required. Both the physicochemical characterization of these nanoassemblies as well as in vitro and in vivo experiments have been performed to assess the efficacy of nanoassemblies in biological systems and how they may provide performance improvements over non-assembled SNPs. As such, nanoassemblies show great promise in overcoming complex biological barriers to ultimately improve drug delivery in clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».