Targeting Strategies in Photodynamic Therapy for Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The selective, targeted delivery of photosensitizers to diseased cells is one of the major problems in photodynamic therapy (PDT) and is still a challenge to take up. One area of importance is the elaboration of targeted photosensitizers. Targeted therapy is a promising new therapeutic strategy, created to overcome growing problems of contemporary medicine, such as drug toxicity and drug resistance. An emerging modality of this approach is targeted PDT (TPDT) with the main aim of improving delivery of the photosensitizer to cancer tissue and, at the same time, enhancing specificity and efficiency of PDT. Depending on the mechanism of targeting, we can suggest dividing the strategies of TPDT into “passive,” “active,” and “activatable”; in the latter case, the photosensitizer is activated only in the targeted tissue. In this review, contemporary strategies of TPDT are described, including innovative new concepts, such as targeting assisted by peptides and aptamers, multifunctional nanoplatforms with navigation by magnetic field, or “photodynamic molecular beacons” activatable by enzymes and nucleic acid. The imperative of introducing a new paradigm of PDT, focused on the concepts of heterogeneity and dynamic state of tumor, is also called for.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 ».