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海报：葡萄糖：自动胰岛素输送的安全，安全和可扩展的系统
摘要 - 型1糖尿病（T1D）是一种代谢性疾病，其中个体的胰腺停止产生胰岛素。需要补偿合成胰岛素。胰岛素的动力学以及各种固有和无关因素对葡萄糖的影响使T1D的治疗变得复杂[19]。研究表明，现代机器学习（ML）算法[19]，[8]，[18]，[16]非常适合管理T1D，现有的自动胰岛素输送系统[10]，[13]，[4]，[4]，[2]，[2]，[1]，[1]不支持ML。来自ML的错误预测，无论是来自恶意模型[6]，[9]或良性模型的盲点，可以在用于控制胰岛素泵时杀死人。自动胰岛素输送系统还必须与现实世界中的其他实际挑战（例如皮肤感染[12]和泵衰竭[7]抗衡。这些风险以及缺乏复杂ML的解释性，使人们不愿在实践中采用ML来管理T1D [3]。因此，当前的系统构建者和用户选择了可解释的确定性算法，这些算法在MAN-MAN-T1D中提供了适度的控制，而不是最准确的最准确的预测。但是，与T1D一起生活的人错过了一个可行的机会，可以通过不使用ML来改善其长期健康并减轻T1D管理负担。在本文中，我们面临着支持用于管理T1D的强大预测ML算法的挑战。我们构建了第一个自动胰岛素输送系统，该系统可以采用任何算法来安全，安全地控制胰岛素泵。我们的贡献在我们的新型系统中，称为Glucos，我们从头开始设计和实施，以及在自动给出胰岛素时处理安全性和安全性的新型安全机制。葡萄糖不与任何特定算法相关，并且可以安全地支持任何算法，包括基于ML的[20]，[15]，基于生理的[5]，[17]，控制理论[11]，[14]和基于启发式的[13] [13]，[10]，[10]。我们对安全性的主要见解是，在足够长的时间内，所有正确的算法都将服用相同数量的胰岛素。例如，在给定的一天，一个人需要给固定量的胰岛素剂量吸收所有食物中的所有葡萄糖。由于合成胰岛素作用缓慢，因此预测未来的代谢状态早期注射胰岛素对于长期健康至关重要。Glucos对现代基于ML的算法的支持为用户提供了剂量胰岛素的预测能力。为了安全性，葡萄糖是一种具有保守和安全模型的预测ML模型，可为ML提供足够的灵活性来主动控制胰岛素泵，同时保持安全模型规定的范围。我们没有丢弃当前系统使用并用精美ML代替它们的无聊的旧传统算法，而是将这些简单的算法重新利用，以作为我们安全逻辑的基础。通过易于理解和有效的算法将我们的安全逻辑扎根，我们继承了随之而来的解释性和确定性。
改善血液中药物输送的策略– ...
摘要 综述目的 胶质母细胞瘤对大多数常规治疗仍然具有耐药性。尽管过去三十年科学取得了进步，但仍然缺乏有效的新治疗方法。需要新的药物输送和临床试验设计方法。 最新发现 我们讨论了血脑屏障和肿瘤微环境如何对开发有效的胶质母细胞瘤疗法构成挑战。接下来，我们讨论旨在克服这些障碍的正在开发的治疗方法，包括新型药物设计，如纳米粒子和抗体-药物偶联物、新型药物输送方法，包括对流增强和动脉内输送，以及增强药物渗透的新方法，如通过聚焦超声和激光间质热疗法破坏血脑屏障。最后，我们讨论了未来的机会，将联合疗法定位为有效治疗的最佳策略，新辅助和机会窗口方法可同时提高治疗效果，同时询问治疗中的生物学终点，自适应平台和篮子试验是未来试验设计的必要条件。摘要 GBM 治疗的新方法应该通过改善药物输送、联合治疗方法和整合新的临床试验设计来解决血脑屏障和免疫抑制问题。
用于核酸和蛋白质输送的电转移
实现细胞内无载体货物输送的一种方法是通过施加强脉冲电场使细胞膜瞬时通透。施加电场时，立即产生的效应是在细胞膜上感应出跨膜电压（见词汇表）[1]。如果跨膜电压足够强，细胞膜就会暂时通透，从而允许外源货物进入细胞（图 1 A）。在文献中，术语“电穿孔”和“电通透”经常互换使用，以描述这一物理输送过程。在此过程中感应出的跨膜电压强度可导致细胞不可逆或可逆通透。当旨在输送可诱导细胞功能变化的分子（例如瞬时基因表达或基因组编辑）时，可逆细胞通透是首选。在整个评论中，我们使用术语电转移来描述通过应用电脉冲跨细胞膜（细胞外到细胞内，或反之亦然）的分子转移。
AI和药物输送的协同作用
人工智能（AI）技术在过去的十年中，由于其在生物学或遗传数据分析，药物发现加速度以及稀有或选定分子的鉴定中的潜在应用，在过去十年中引起了人们的关注。AI已成为医疗保健行业的破坏力，提供了改善医学输送系统的创新方法。AI驱动的药物输送系统优化药物管理，使用机器学习算法和数据驱动的见解，从而提供更好的治疗结果。检查了人工智能在药物输送中的关键作用，这也强调了AI如何改善药物配方，精确剂量和个性化医学。通过降低副作用，提高治疗效果并为创建创新药物打开大门，AI与药物输送的结合有可能通过个性化药物，有针对性的药物提供，药物配方，优化和提高效率等在各种应用中彻底改变医疗保健行业
多功能载体揭示药物输送的潜力......
摘要：D-半乳糖是一种简单的天然化合物，由于其独特的性质和与特定细胞受体的相互作用，已被研究作为药物输送、诊断和治疗诊断的强大支架。在药物输送领域，半乳糖作为配体，选择性靶向表达半乳糖受体的细胞，如肝细胞、巨噬细胞和特定癌细胞。半乳糖直接附着在主要药物或载药纳米颗粒或脂质体上可增强细胞摄取，从而改善药物向目标细胞的输送。半乳糖也被发现可用于诊断。具体而言，基于半乳糖的诊断测试，如半乳糖消除能力测试，可用于评估肝功能和评估肝病以及肝功能储备。此外，可以通过结合药物输送和诊断能力来设计基于半乳糖的治疗诊断剂。这篇评论是我们之前评论的更新，涉及利用 D-半乳糖作为前药设计载体的广泛可能性以及允许其在诊断和治疗诊断中共同实现的合成策略，以突出这种有趣载体的多功能性。
视网膜药物输送的轻响应性聚合物纳米颗粒：设计提示，挑战和未来观点
多种视力威胁性的视网膜疾病，影响了全球数亿人，由于眼屏障和常见的药物输送限制，缺乏有效的药理治疗。聚合物纳米颗粒（PNP）是多功能药物载体，具有持续的药物释放曲线和可调的物理化学特性，已针对眼部和后眼组织探索了眼部药物。PNP可以纳入各种药物，并克服常规视网膜药物递送的挑战。此外，可以设计PNP来应对特定刺激，例如紫外线，可见光或近红外光，并允许对药物释放的精确时空控制，从而实现量身定制的治疗方案并减少所需的施用量。这项研究的目的是强调光触发的药物载荷聚合物纳米颗粒的治疗潜力，以通过探索眼球PA的疾病，药物输送挑战，当前的生产方法和最新应用来治疗视网膜疾病。尽管面临挑战，但响应式PNP仍然有望大大增强眼部疾病的治疗景观，旨在改善患者的生活质量。
对受控药物输送的全面审查...
最佳范围内的稳态水平。这还减少了副作用，但也减少了对频繁管理的需求。长时间释放的口腔管理产品具有明显的好处。他们优化了药物属性，将给药频率最小化至一个每天一次的剂量有效地管理治疗需求的程度。这种方法确保血浆浓度均匀，最大化药物效用，同时最大程度地减少特定和一般的不良反应。它使用少量药物量在最小的持续时间内加速或管理条件的治疗，从而促进了更大的患者依从性。创建受管制的药物输送速率旨在解决与传统药物输送方法相关的挑战。这些系统在指定的持续时间内以本地或整个系统的预定速率以预定义的速率管理该药物。调节的递送配方降低了必要的每日给药频率。在过去的二十年中，从综合规模到纳米级，纳入了智能精确交付策略，在受管制的药物释放机制方面取得了重大进展。受控或修改的释放药物输送系统可以在延长持续时间内逐步施用药物。这些系统涵盖了各种剂型，包括口服和透皮使用的剂型，以及可注射和可植入的选项。尽管口头途径通常是药物管理的首选方法，但某些化合物由于溶解度或渗透率问题而面临诸如低生物利用度之类的挑战。
超级电容器及其革命性能源存储和电力输送的潜力
传统电容器是双端无源电气元件，以电场的形式静电存储能量。它们由两个导电表面（也称为电极）组成，由电介质或绝缘体隔开。当在电容器上施加电压时，电子会向其中一个极板迁移，在其上产生净正电荷，并排斥另一个极板上的电子。由于相反电荷之间的静电吸引力，正电荷和负电荷保留在极板上。极板之间的绝缘体可防止因电位差而导致的任何电荷迁移，因此没有电流流过电容器。这在两个极板之间产生了电场，该电场一直持续到外部端子带电、短路或施加在电容器上的电压极性发生变化为止。这一特性是电容器储能能力的本质，即使电容器与电压源断开连接，电压仍会保持。
GP60 和 SPARC 作为白蛋白受体：抗肿瘤药物输送的关键靶位
白蛋白来源于人或动物血液，能与大量内源性或外源性生物分子结合，是一种理想的药物载体，因此以白蛋白为基础的药物递送系统的研究日益增多，详细研究白蛋白类药物载体的转运机制显得尤为重要。作为白蛋白受体，糖蛋白60（GP60）和富含半胱氨酸的酸性分泌蛋白（SPARC）在白蛋白类药物载体的递送中起着至关重要的作用。GP60在血管内皮细胞上表达，使白蛋白能够穿过血管内皮细胞层，SPARC在多种肿瘤细胞中过表达，而在正常组织细胞中表达极少。因此，本综述对现有文章进行了补充，详细介绍了GP60或SPARC的研究历史和具体生物学功能以及利用白蛋白作为载体递送抗肿瘤药物的研究进展。同时也指出了白蛋白与GP60和SPARC相互作用研究中存在的不足和未来的发展方向。
纳米颗粒药物向大脑输送的综合研究：机器学习技术的应用
摘要：将药物输送到大脑中的特定靶组织和细胞对大脑治疗提出了重大挑战，这主要是因为人们对纳米颗粒 (NP) 特性如何影响药物生物分布和脱靶器官积累的理解有限。本研究通过使用基于收集包含数值和分类特征的 403 个数据点的大型数据集的各种预测模型来解决先前研究的局限性。机器学习技术和综合文献数据分析被用于开发预测 NP 输送到大脑的模型。此外，通过系统分析药效学参数（例如血浆曲线下面积），分析了负载药物和 NP 的物理化学性质。分析采用了各种线性模型，特别强调了表现出卓越准确性的线性混合效应模型 (LMEM)。通过鼻腔和静脉途径制备和施用两种不同的 NP 配方，验证了该模型。在各种建模方法中，LMEM 在捕捉潜在模式方面表现出色。释放速率和分子量等因素对脑靶向性有负面影响。该模型还表明，当药物是 P-糖蛋白底物时，对脑靶向性有略微的积极影响。关键词：纳米粒子、鼻腔内给药、脑、AUC、预测、线性回归、线性混合效应