Targeted Therapeutic Nanoparticles: An Immense Promise to Fight against Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In nanomedicine, targeted therapeutic nanoparticle (NP) is a virtual outcome of nanotechnology taking the advantage of cancer propagation pattern. Tying up all elements such as therapeutic or imaging agent, targeting ligand, and cross-linking agent with the NPs is the key concept to deliver the payload selectively where it intends to reach. The microenvironment of tumor tissues in lymphatic vessels can also help targeted NPs to achieve their anticipated accumulation depending on the formulation objectives. This review accumulates the application of poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) and polyethylene glycol (PEG) based NP systems, with a specific perspective in cancer. Nowadays, PLGA, PEG, or their combinations are the mostly used polymers to serve the purpose of targeted therapeutic NPs. Their unique physicochemical properties along with their biological activities are also discussed. Depending on the biological effects from parameters associated with existing NPs, several advantages and limitations have been explored in teaming up all the essential facts to give birth to targeted therapeutic NPs. Therefore, the current article will provide a comprehensive review of various approaches to fabricate a targeted system to achieve appropriate physicochemical properties. Based on such findings, researchers can realize the benefits and challenges for the next generation of delivery systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».