Combining Gold Nanoparticles with Other Radiosensitizing Agents for Unlocking the Full Potential of Cancer Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
About half of cancer patients (50%) receive radiotherapy (RT) for the treatment of local tumors. However, one of the main obstacles in RT is the close proximity of adjacent organs at risk, resulting in treatment doses being limited by significant tissue toxicity, hence preventing the necessary dose escalation that would guarantee local control. Effective local cancer therapy is needed to avoid progression of tumors and to decrease the development of systemic metastases which may further increase the possibility of resection. In an effort to do so, radiosensitizing agents are introduced to further increase damage to the tumor while minimizing normal tissue toxicity. Cisplatin and docetaxel (DTX) are currently being used as radiation dose enhancers in RT. Recent research shows the potential of gold nanoparticles (GNPs) as a radiosensitizing agent. GNPs are biocompatible and have been tested in phase I clinical trials. The focus will be on exploring the effects of adding other radiosensitizing agents such as DTX and cisplatin to the GNP-RT platform. Therefore, a combined use of local radiosensitizing agents, such as GNPs, with currently available radiosensitizing drugs could make a significant impact in future RT. The ultimate goal is to develop treatments that have limited or nonexistent side effects to improve the quality of life of all cancer patients.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».