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Enregistrement W2080202676 · doi:10.3322/caac.21199

Nanooncology: The future of cancer diagnosis and therapy

2013· review· en· W2080202676 sur OpenAlexaff
Avnesh S. Thakor, Sanjiv S. Gambhir

Notice bibliographique

RevueCA A Cancer Journal for Clinicians · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanomedicineNanotechnologyCancer therapyNanoparticleCancerFunction (biology)Therapeutic indexCancer treatmentSmall moleculeComputational biologyMaterials scienceCancer researchMedicineChemistryPharmacologyDrugInternal medicineBiologyBiochemistryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been an unprecedented expansion in the field of nanomedicine with the development of new nanoparticles for the diagnosis and treatment of cancer. Nanoparticles have unique biological properties given their small size and large surface area-to-volume ratio, which allows them to bind, absorb, and carry compounds such as small molecule drugs, DNA, RNA, proteins, and probes with high efficiency. Their tunable size, shape, and surface characteristics also enable them to have high stability, high carrier capacity, the ability to incorporate both hydrophilic and hydrophobic substances and compatibility with different administration routes, thereby making them highly attractive in many aspects of oncology. This review article will discuss how nanoparticles are able to function as carriers for chemotherapeutic drugs to increase their therapeutic index; how they can function as therapeutic agents in photodynamic, gene, and thermal therapy; and how nanoparticles can be used as molecular imaging agents to detect and monitor cancer progression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations588
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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