Delivery of magnetic micro/nanoparticles and magnetic-based drug/cargo into arterial flow for targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic drug targeting (MDT) and magnetic-based drug/cargo delivery are emerging treatment methods which attracting the attention of many researchers for curing different cancers and artery diseases such as atherosclerosis. Herein, computational studies are accomplished by utilizing magnetic approaches for cancer and artery atherosclerosis drug delivery, including nanomagnetic drug delivery and magnetic-based drug/cargo delivery. For the first time, the four-layer structural model of the artery tissue and its porosity parameters are modeled in this study which enables the interaction of particles with the tissue walls in blood flow. The effects of parameters, including magnetic field strength (MFS), magnet size, particle size, the initial position of particles, and the relative magnetic permeability of particles, on the efficacy of MDT through the artery walls are characterized. The magnetic particle penetration into artery layers and fibrous cap (the covering layer over the inflamed part of the artery) is further simulated. The MDT in healthy and diseased arteries demonstrates that some of the particles stuck in these tissues due to the collision of particles or blood flow deviation in the vicinity of the inflamed part of the artery. Therefore the geometry of artery and porosity of its layers should be considered to show the real interaction of particles with the artery walls. Also, the results show that increasing the particles/drug/cargo size and MFS leads to more particles/drug/cargo retention within the tissue. The present work provides insights into the decisive factors in arterial MDT with an obvious impact on locoregional cancer treatment, tissue engineering, and regenerative medicine.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».