Enhanced nanoparticle delivery exploiting tumour-responsive formulations
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles can be used as drug carriers, contrast agents and radiosensitisers for the treatment of cancer. Nanoparticles can either passively accumulate within tumour sites, or be conjugated with targeting ligands to actively enable tumour deposition. With respect to passive accumulation, particles < 150 nm accumulate with higher efficiency within the tumour microenvironment, a consequence of the enhanced permeability and retention effect. Despite these favourable properties, clinical translation of nano-therapeutics is inhibited due to poor in vivo stability, biodistribution and target cell internalisation. Nano-therapeutics can be modified to exploit features of the tumour microenvironment such as elevated hypoxia, increased pH and a compromised extracellular matrix. This is in contrast to cytotoxic chemotherapies which generally do not exploit the characteristic pathological features of the tumour microenvironment, and as such are prone to debilitating systemic toxicities. This review examines strategies for tumour microenvironment targeting to improve nanoparticle delivery, with particular focus on the delivery of nucleic acids and gold nanoparticles. Evidence for key research areas and future technologies are presented and critically evaluated. Among the most promising technologies are the development of next-generation cell penetrating peptides and the incorporation of micro-environment responsive stealth molecules.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».