Electrospinning applications in neurological diseases
محل انتشار: مجله علوم نانو، دوره: 11، شماره: 4
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 97
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_NAMJ-11-4_002
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1403
چکیده مقاله:
Neurological diseases represent a spectrum of complex disorders characterized by degradation of nerve cells or nerve tissue within the nervous system. Currently, optimal therapeutic interventions for neurological diseases as a significant threat to human health are lacking. Electrospinning, as a widely used nanotechnology methos, is capable of producing a wide range of micro- and nano-structures with the excellent structure, high specific surface area, and superior drug loading capacity. It also provides the solution properties including viscosity, elasticity, conductivity, and surface tension. The improvements of electrospinning devices can be achieved by controlling variables including voltage, zeta potential, distance between electrospinning nozzle and the collector, and also, environmental parameters including temperature and humidity. Hence, electrospinning could mimic the complex neural tissue structure, regulate the behavior of neuronal cells, and even deliver the drugs across the blood-brain barrier, showing excellent application prospects in neurological diseases. In this review, we summarize the recent improvements of electrospinning and the recent applications of electrospinning in neurological diseases, hoping that it may provide the valuable insights for researchers in the field of nanomaterials.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Junzheng Yang
Guangdong Nephrotic Drug Engineering Technology Research Center, Institute of Consun Co. for Chinese Medicine in Kidney Diseases, Guangdong Consun Pharmaceutical Group, Guangzhou ۵۱۰۵۳۰, China
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :