Comparison of Four Common Gold Nanoparticles for Photothermal Cancer Therapy: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Current cancer treatment options, including surgery, chemotherapy and radiation therapy, often cause damage to healthy tissue and reduce a patient's quality of life with well-known side effects, such as pain, infection and nerve damage. Recent research has shown that gold nanoparticles used as photothermal agents in photothermal therapy may pose as an alternative to traditional treatments. This great potential is due to their ability to selectively accumulate in cancerous tissue, efficiently absorb near-infrared light, and kill cancerous tissue without harming surrounding cells. Gold nanoparticles show promise in increasing treatment efficacy and reducing the side effects associated with cancer therapy. While recent studies show the potential of gold nanoparticles, the existing literature is limited in drawing comparisons between studies and practical use for photothermal therapy. This paper reviews notable studies on four common gold nanoparticles used in the therapeutic treatment of cancer: gold nanocages, gold nanospheres, gold nanorods, and gold nanoshells. By comparing key characteristics of the particles’, including their synthesis, toxicity, absorption spectrum, and selective photothermal lethality, gold nanospheres can be recommended for use in photothermal therapy. Although forms of each gold nanoparticle were found to have a low toxicity, gold nanospheres can be rapidly synthesized and appear to exceed in selective photothermal lethality and immature tumour accumulation. Due to these advantages in using gold nanospheres for photothermal therapy, cancer could be treated more effectively and improve patient prognosis.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».