Cancer Nanotechnology: Use of Smart Nanomaterials for Improved Outcome in Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
In the battle against cancer, surgery, radiation and chemotherapy remain as the most widely used treatment options. Despite recent progress in conventional methods, there is still an immense need for new treatments that can eradicate cancerous cells while causing much less damage to the healthy tissue. Introduction of high atomic number materials such gold nanoparticles (GNPs) within the tumor could enhance the local radiation dose while minimizing the damage to surrounding tissue. In addition to this, NP-based technology has the capability to develop novel multiplex systems to combine more than one treatment modality for creating a more aggressive and effective approach in eradicating cancer. However, consideration of all three interfaces: in vivo delivery, tissue penetration, and successful delivery to individual tumor cells can play a bigger role in their future success. It is known that in vitro data cannot be extrapolated directly to in vivo or clinical settings. However, three dimensional tissue models can be used to create certain tumor microenvironment conditions for testing the potential of Nanotherapeutics before using them in vivo models. Such optimizations could lead to better results and would accelerate clinical use of Nanotherapeutics. I will discuss how we exploited three dimensional tissue models along with gold nanoparticle as a model nanoparticle system to improve the bio-nano interface for improved outcome in cancer therapy at this conference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».