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Enregistrement W2983546427 · doi:10.1115/1.4047657

A Dual Nanoparticle Delivery Strategy for Enhancing Drug Distribution in Cancerous Tissue

2020· article· en· W2983546427 sur OpenAlexaff
Ibrahim Chamseddine, Michael Kokkolaras

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug deliveryNanoparticleDrugDistribution (mathematics)BiodistributionNanotechnologyTargeted drug deliveryComputer scienceBiomedical engineeringMaterials scienceChemistryPharmacologyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoparticle-mediated drug delivery may be a promising alternative to traditional chemotherapy of high systemic toxicity. Tumor tissue architecture poses a challenge to delivery of nanoparticles. Small and spherical nanoparticles have poor adherence to the tumor vasculature, while larger and more eccentric ones create high heterogeneity in tissue-to-drug exposure. In previous work, we quantified these tradeoffs using numerical optimization. In this study, we demonstrate that simultaneous delivery of multiple nanoparticle designs can enhance drug distribution in the cancerous tissue without compromising nanoparticle tumoral accumulation. We formulate and solve optimization problems to find the optimal constituent of the heterogeneous injection in terms of nanoparticle design diversity that increases drug distribution by 14%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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