Nanodiagnostic and Nanotherapeutic Molecular Platforms for Cancer Management
Notice bibliographique
Résumé
Over the last ten years rapid progress is being made regarding the incorporation of nanoparticles in cancer diagnosis and treatment. Besides the limitations that have to be addressed, there are various research studies suggesting some promising nanodiagnostic and nanotherapeutic platforms for cancer managment. Nanotherapeutic platforms are based on the localized application of nanoparticles using targeting moieties, most usually antibodies, in order to in vivo direct nanoparticles to cancer cells. Thereafter, either nanoparticles react to external stimulus, for example under radiofrequency waves nanoparticles generate thermal energy, or they are used for targeted drug-delivery platforms, which allows the augmentation of drug concentration in the cancerous site of the body and thus minimizing side effects and increasing the efficacy of the drug. Regarding nanodiagnostics, particular focus is paid on nanoparticles that can act as contrast agents in cancer imaging for in vivo nanodiagnostics and on nanobiochips and nanobiosensor, devices that incorporate the lab on a chip notion for in vitro nanodiagnostics. In this review, several advanced nanodiagnostic and nanotherapeutic platforms are discussed, on the development of more effective and targeted molecular techniques in the diagnosis and treatment of cancer.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».