Aberrant glycosylation patterns on cancer cells: Therapeutic opportunities for glycodendrimers/metallodendrimers oncology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite exciting discoveries and progresses in drug design against cancer, its cure is still rather elusive and remains one of the humanities major challenges in health care. The safety profiles of common small molecule anti-cancer therapeutics are less than at acceptable levels and limiting deleterious side-effects have to be urgently addressed. This is mainly caused by their incapacity to differentiate healthy cells from cancer cells; hence, the use of high dosage becomes necessary. One possible solution to improve the therapeutic windows of anti-cancer agents undoubtedly resides in modern nanotechnology. This review presents a discussion concerning multivalent carbohydrate-protein interactions as this topic pertains to the fundamental aspects that lead glycoscientists to tackle glyconanoparticles. The second section describes the detailed properties of cancer cells and how their aberrant glycan surfaces differ from those of healthy cells. The third section briefly describes the immune systems, both innate and adaptative, because the numerous displays of cell surface protein receptors necessitate to be addressed from the multivalent angles, a strength full characteristic of nanoparticles. The next chapter presents recent advances in glyconanotechnologies, including glycodendrimers in particular, as they apply to glycobiology and carbohydrate-based cancer vaccines. This was followed by an overview of metallodendrimers and how this rapidly evolving field may contribute to our arsenal of therapeutic tools to fight cancer. This article is categorized under: Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Emerging Technologies Nanotechnology Approaches to Biology > Nanoscale Systems in Biology Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Nanomedicine for Oncologic Disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle