Gold Nanostructures as a Platform for Combinational Therapy in Future Cancer Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The field of nanotechnology is currently undergoing explosive development on many fronts. The technology is expected to generate innovations and play a critical role in cancer therapeutics. Among other nanoparticle (NP) systems, there has been tremendous progress made in the use of spherical gold NPs (GNPs), gold nanorods (GNRs), gold nanoshells (GNSs) and gold nanocages (GNCs) in cancer therapeutics. In treating cancer, radiation therapy and chemotherapy remain the most widely used treatment options and recent developments in cancer research show that the incorporation of gold nanostructures into these protocols has enhanced tumor cell killing. These nanostructures further provide strategies for better loading, targeting, and controlling the release of drugs to minimize the side effects of highly toxic anticancer drugs used in chemotherapy and photodynamic therapy. In addition, the heat generation capability of gold nanostructures upon exposure to UV or near infrared light is being used to damage tumor cells locally in photothermal therapy. Hence, gold nanostructures provide a versatile platform to integrate many therapeutic options leading to effective combinational therapy in the fight against cancer. In this review article, the recent progress in the development of gold-based NPs towards improved therapeutics will be discussed. A multifunctional platform based on gold nanostructures with targeting ligands, therapeutic molecules, and imaging contrast agents, holds an array of promising directions for cancer research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».