Recent Advances on Nanotechnology Applications to Cancer Drug Therapy
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest challenges in cancer drug therapy is to maximize the effectiveness of the active ingredient while reducing its systemic adverse effects. Conventional (non-targeted) systemic drug therapy is characterized by unspecific distribution of the anticancer drugs: both healthy and affected tissues are thus exposed to the chemotherapeutic agent, giving raise to off-target side-effects. Besides, a number of widely-used chemoterapeutic agents present unfavorable physicochemical properties, such as low solubility or low stability issues, limiting their available routes of administration and therapeutic applications. Nano-delivery systems seem as promising solutions to these issues. They can be used for targeted-drug release, diagnostic imaging and therapy monitoring. Nanosystems allow the formulation of drug delivery systems with tailored properties (e.g. solubility, biodegradability, release kinetics and distribution) that provide means to improve cancer patients' quality of life by lowering the administered dose and, incidentally, the cost of clinical treatments. This article overviews the main features of different nanovehicles (linear and non-linear polymeric nanosystems, lipid-based systems, inorganic nanoparticles) and presents a selection of reports on applications of such systems to cancer therapy published between 2010 and 2013.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».