Nanostructures in Nanomedicine: Critical Issues and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In the last decades the development of novel smart nanomaterials provide versatile tuneable platforms for the investigation and manipulation of several biological tasks with low invasiveness in tissues and biological systems. As a matter of fact, a large variety of smart integrated nanostructured systems have proven their effectiveness for various types of biomedical applications, including stimuli-responsive organic and metal nanoparticles as well as hybrid (organic/inorganic) nanostructures. These novel nanostructures allow the possibility to include a diagnostic imaging system with the monitoring of the temporal evolution of the response of the disease in patients. The development of integrated medical nano-devices, that includes early diagnostics functions, allow to attain advanced profiling of the health (and disease) of individual patient, thus providing new methods for personalized health monitoring and preventative medicine. However, although the good performance of these novel nano-platform against a large number of specific diseases, a number of inherent drawbacks and critical issues are still present. This circumstance limit their translation in the clinic experience. Much efforts are currently being directed at bridging the gap to put these smart nano-platforms into practice, by a deeper investigation of their safety, therapeutic efficacy, and a detailed understanding of their physico-chemical behaviour.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».