Targeted therapy using nanotechnology: focus on cancer
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in nanotechnology and biotechnology have contributed to the development of engineered nanoscale materials as innovative prototypes to be used for biomedical applications and optimized therapy. Due to their unique features, including a large surface area, structural properties, and a long circulation time in blood compared with small molecules, a plethora of nanomaterials has been developed, with the potential to revolutionize the diagnosis and treatment of several diseases, in particular by improving the sensitivity and recognition ability of imaging contrast agents and by selectively directing bioactive agents to biological targets. Focusing on cancer, promising nanoprototypes have been designed to overcome the lack of specificity of conventional chemotherapeutic agents, as well as for early detection of precancerous and malignant lesions. However, several obstacles, including difficulty in achieving the optimal combination of physicochemical parameters for tumor targeting, evading particle clearance mechanisms, and controlling drug release, prevent the translation of nanomedicines into therapy. In spite of this, recent efforts have been focused on developing functionalized nanoparticles for delivery of therapeutic agents to specific molecular targets overexpressed on different cancer cells. In particular, the combination of targeted and controlled-release polymer nanotechnologies has resulted in a new programmable nanotherapeutic formulation of docetaxel, namely BIND-014, which recently entered Phase II clinical testing for patients with solid tumors. BIND-014 has been developed to overcome the limitations facing delivery of nanoparticles to many neoplasms, and represents a validated example of targeted nanosystems with the optimal biophysicochemical properties needed for successful tumor eradication.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».