Abstract 280: Sub-30-nm capsules for drug delivery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Systemic treatment of cancer using long-circulating nanomedicines is promising due to their passive tumor targeting ability to achieve higher and more selective accumulation in tumors with irregular vascularization, a phenomenon known as extended permeation and retention (EPR) effect.1,2 Clinical use of nanometer-sized carriers, such as Doxil and Abraxane, to deliver chemotherapeutics to solid tumors is proven effective in highly vascularized tumors such as breast cancer, ovarian cancer, multiple myeloma, and Kaposi's sarcoma.3-5 Most nanomedicines that are being developed or approved so far have a diameter of around 100-200 nm for prolonged retention in highly angiogenic and densely vascularized tumors,6 however, they suffer from limited accumulation and poor penetration to the inner core of avascular or hypovascular tumors (such as prostate and pancreatic cancer),7-9 therefore nanomedicines small than 100 nm are more preferred for improved tumor penetration.10,11 Here we present our strategy to form cyclodextrin-based sub-30-nm nanocarriers, which allows easy drug encapsulation, and successful delivery of therapeutics to human tumor xenografts with significantly reduced tumor growth rates and improved survival rates. Citation Format: Xiaowei Ma, Ping Zhang, Chao Cui, Chang-Chun Ling, Lina Cui. Sub-30-nm capsules for drug delivery [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 280.
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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) | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,005 |
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 ».