Recent advances in drug delivery strategies for treatment of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ovarian cancer is associated with the highest mortality rate of all gynecological malignancies, due in part to inadequate treatment strategies and the asymptomatic nature of the disease. Current standard of care includes surgery and systemic chemotherapy. However, this approach can result in toxicities and eventual disease relapse, due to the emergence of multidrug resistance. Drug delivery systems (DDS) have shown promise in overcoming many of the limitations facing conventional treatment regimens. AREAS COVERED: This review provides an overview of recent advances in DDS strategies for the treatment ovarian cancers. Nano-sized systems, including nanoparticles, micelles, liposomes and drug conjugates; microspheres; implants and injectable depots are discussed. The advantages, limitations and clinical potential of these strategies are also outlined. EXPERT OPINION: Nano-sized DDS enable passive targeting to tumors due to their size, and further improvements in tumor localization can be made using targeting moieties. Microspheres, implants and injectable depots have been investigated for peritoneal localized and sustained therapy. Overall, the benefits of using DDS for ovarian cancer therapy include higher drug levels at the diseased site, circumvention of drug resistance mechanisms, minimization of non-specific toxicities, improvements in solubility of poorly soluble drugs and elimination of toxicities associated with conventionally used pharmaceutical excipients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».