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Enregistrement W2222803489 · doi:10.1039/c5nr08463f

Improving nanoparticle diffusion through tumor collagen matrix by photo-thermal gold nanorods

2016· article· en· W2222803489 sur OpenAlexafffund
Vahid Raeesi, Warren C. W. Chan

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaProstate Cancer Canada
Mots-clésNanorodColloidal goldMaterials scienceNanoparticleDiffusionMatrix (chemical analysis)NanotechnologyChemical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagen (I) impairs the targeting of nanoparticles to tumor cells by obstructing their diffusion inside dense tumor interstitial matrix. This potentially makes large nanoparticles (>50 nm) reside near the tumor vessels and thereby compromises their functionality. Here we propose a strategy to locally improve nanoparticle transport inside collagen (I) component of the tumor tissue. We first used heat generating gold nanorods to alter collagen (I) matrix by local temperature elevation. We then explored this impact on the transport of 50 nm and 120 nm inorganic nanoparticles inside collagen (I). We demonstrated an increase in average diffusivity of 50 nm and 120 nm in the denatured collagen (I) by ∼14 and ∼21 fold, respectively, compared to intact untreated collagen (I) matrix. This study shows how nanoparticle-mediated hyperthermia inside tumor tissue can improve the transport of large nanoparticles through collagen (I) matrix. The ability to increase nanoparticles diffusion inside tumor stroma allows their targeting or other functionalities to take effect, thereby significantly improving cancer therapeutic or diagnostic outcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations119
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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