Nanosurgical Resection of Malignant Brain Tumors: Beyond the Cutting Edge
Notice bibliographique
Résumé
Advances in surgical procedures and improvements in patient outcomes have resulted from applications of new technologies in the operating room over the past three decades. All surgeons would be excited about the possibilities of improving their resections of tumors for patients with cancer if a new technology were introduced to facilitate this. In this issue of ACS Nano, Karabeber et al. use a hand-held Raman scanner to probe the completeness of resection of glioblastoma multiforme (GBM), the most malignant brain cancer, in a genetically engineered mouse model. They show that the hand-held scanner could accurately detect gold-silica surface-enhanced Raman scattering nanoparticles embedded within the GBM, resulting in a complete tumor resection. In this Perspective, we review potential applications of nanotechnologies to neurosurgery and describe how new systems, such as the one described in this issue, may be brought closer to the operating room through modifications in nanoparticle size, overcoming the obstacles presented by the blood-brain barrier, and functionalizing nanoparticle conjugates so that they reach their target at highest concentrations possible. Finally, with adaptations of the actual hand-held Raman scanner device itself, one can envision the day when "nanosurgical" procedures will be a part of the surgeon's armamentarium.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».