Cancer-Nano-Interaction: From Cellular Uptake to Mechanobiological Responses
Notice bibliographique
Résumé
With the advancement of nanotechnology, the nano-bio-interaction field has emerged. It is essential to enhance our understanding of nano-bio-interaction in different aspects to design nanomedicines and improve their efficacy for therapeutic and diagnostic applications. Many researchers have extensively studied the toxicological responses of cancer cells to nano-bio-interaction, while their mechanobiological responses have been less investigated. The mechanobiological properties of cells such as elasticity and adhesion play vital roles in cellular functions and cancer progression. Many studies have noticed the impacts of cellular uptake on the structural organization of cells and, in return, the mechanobiology of human cells. Mechanobiological changes induced by the interactions of nanomaterials and cells could alter cellular functions and influence cancer progression. Hence, in addition to biological responses, the possible mechanobiological responses of treated cells should be monitored as a standard methodology to evaluate the efficiency of nanomedicines. Studying the cancer-nano-interaction in the context of cell mechanics takes our knowledge one step closer to designing safe and intelligent nanomedicines. In this review, we briefly discuss how the characteristic properties of nanoparticles influence cellular uptake. Then, we provide insight into the mechanobiological responses that may occur during the nano-bio-interactions, and finally, the important measurement techniques for the mechanobiological characterizations of cells are summarized and compared. Understanding the unknown mechanobiological responses to nano-bio-interaction will help with developing the application of nanoparticles to modulate cell mechanics for controlling cancer progression.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».