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Enregistrement W7117115613 · doi:10.1080/17425247.2025.2609682

Revolutionizing antiviral therapy: harnessing nanotechnology to unlock the power of phytoconstituents

2025· article· en· W7117115613 sur OpenAlexaff
Zainab Choonia, D. Y. Patil, Trinette Fernandes, Shridhar Narayanan, Sujata Sawarkar, Abdelwahab Omri

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Delivery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCurcumin's Biomedical Applications
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApplications of nanotechnologyStandardizationNanomedicineCLARITYDrug delivery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Viral diseases such as influenza, severe acute respiratory syndrome (SARS) caused due to coronaviruses (CoVs), Ebola, and acquired immunodeficiency syndrome (AIDS) caused due to human immunodeficiency virus (HIV) are still some of the major global causes of morbidity and mortality. Traditional antiviral therapies face limitations because of resistance development and toxicity. As a result, plant-derived medicines are gaining more attention for their therapeutic potential, owing to their lower toxicity and reduced likelihood of resistance development. AREAS COVERED: This review critically examines the antiviral properties of phytoconstituents like coumarins, steroids, and polysaccharides against various viruses. It discusses their integration with nanotechnology delivery systems to overcome bioavailability issues and highlights the need for translational studies to corroborate in vitro results. EXPERT OPINION: data, clinical research, standardization efforts, and regulatory clarity are needed. This review may serve as a foundational resource for researchers aiming to develop innovative antiviral therapies based on natural compounds and nanotechnology-based delivery systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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