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Enregistrement W2333145985 · doi:10.1021/acs.molpharmaceut.5b00019

Effects of Heating Temperature and Duration by Gold Nanorod Mediated Plasmonic Photothermal Therapy on Copolymer Accumulation in Tumor Tissue

2015· article· en· W2333145985 sur OpenAlexfundno aff
Nick Frazier, Ryan Robinson, Abhijit Ray, Hamidreza Ghandehari

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHuntsman Cancer InstituteMcGill UniversityUniversity of Utah
Mots-clésPhotothermal therapyCopolymerNanorodPhotothermal effectMethacrylamideBiophysicsPolymerChemistryMaterials scienceHyperthermiaChemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistryAcrylamideMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously, water-soluble N-(2-hydroxypropyl)methacrylamide (HPMA) copolymers have been used with gold nanorod (GNR) mediated plasmonic photothermal therapy (PPTT) to induce hyperthermia (43 °C for 10 min) and have been shown to improve delivery of hydrophobic drugs to treat cancer. However, it was unknown how altering the heating parameters (temperature and duration) of PPTT would affect HPMA copolymer accumulation and retention. This study aimed to investigate how changes in heating parameters, or thermal dose, would change polymer accumulation profiles with PPTT. It was observed that temperatures of either 40, 43, 46, or 49 °C at durations of 10 or 30 min had significant effects on HPMA copolymer accumulation. Mild temperatures led to transient enhancement in accumulation, but more severe temperatures led to tissue and vascular damage, creating slowed dynamics of inflow and outflow of the polymers from the tumor tissue.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,666

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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