Aggregates of Synthetic Microscale Nanorobots versus Swarms of Computer-Controlled Flagellated Bacterial Robots for Target Therapies through the Human Vascular Network
Notice bibliographique
Résumé
The field of medical nanorobotics exploits nanometer-scale components and phenomena to enable new or at least to enhance existing medical diagnostic and interventional procedures. The best route for such miniature robots to access the various regions inside the human body is certainly the vascular network which is constituted of nearly 100,000 km of blood vessels. The variations in blood vessels diameters from a few millimeters in the arteries, down to ~4 ¿m in the capillaries with respective important variations in blood flow velocities, lead to significant challenges in the development of a robot relying on a singe type of propulsion method while being trackable in the human body. This tracking feasibility in a living body was realized experimentally by integrating magnetic nanoparticles (MNP) capable of creating a net field inhomogeneity that could be detected by magnetic resonance imaging (MRI). In such an environment, dipole-dipole interaction between synthetic microscale nanorobots encapsulating MNP can be used to achieve higher magnetophoretic velocities when subjected to a 3D magnetic gradient force generated by an upgraded MRI platform to allow such aggregated nanorobots to travel in the blood circulatory network. Here, such approach is evaluated against the flagellar propelling thrust force exceeding 4 pN provided by each MC-1 MRI-trackable magnetotactic cells capable of swimming as swarms under computer control in blood vessels. Such artificial and natural approaches are compared with the advantages of each in targeting regions deep in the human body.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».