Porphyrin-based Sensitizers in the Detection and Treatment of Cancer: Recent Progress
Notice bibliographique
Résumé
It has been known for some time that porphyrins and related compounds have the ability to selectively accumulate in tumor tissues, and to persist there for long periods of time. This property, along with the well-described photophysical and photosensitizing properties of porphyrin-type molecules, has led to their potential use as adjuvants and sensitizers in a variety of medical applications, such as in photodynamic therapy (PDT), boron neutron capture therapy (BNCT), radiation therapy (RT) and in magnetic resonance imaging (MRI). Both PDT and BNCT are binary cancer therapies that involve activation of tissue-localized sensitizers with either light (in PDT) or low-energy neutrons (in BNCT). In both of these therapeutic methodologies, local tumor control with minimal side effects relative to other forms of cancer treatment (surgery, radiotherapy, chemotherapy) can be achieved. Porphyrins constitute a major class of pharmacological agents currently under investigation. Photofrin, a porphyrin derivative, has been approved in the USA as a PDT drug by the U.S. Food and Drug Administration (FDA), and also in Japan, Canada and in eleven European countries. Recently, the FDA approved Visudyne, another porphyrin derivative for the PDT treatment of the 'wet-form' of age-related macular degeneration. In addition to cancer treatment porphyrins are also under investigation for application in the treatment of a variety of other diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».