Nanomedicine in Pancreatic Cancer: Current Status and Future Opportunities for Overcoming Therapy Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The development of drug resistance remains one of the greatest clinical oncology challenges that can radically dampen the prospect of achieving complete and durable tumour control. Efforts to mitigate drug resistance are therefore of utmost importance, and nanotechnology is rapidly emerging for its potential to overcome such issues. Studies have showcased the ability of nanomedicines to bypass drug efflux pumps, counteract immune suppression, serve as radioenhancers, correct metabolic disturbances and elicit numerous other effects that collectively alleviate various mechanisms of tumour resistance. Much of this progress can be attributed to the remarkable benefits that nanoparticles offer as drug delivery vehicles, such as improvements in pharmacokinetics, protection against degradation and spatiotemporally controlled release kinetics. These attributes provide scope for precision targeting of drugs to tumours that can enhance sensitivity to treatment and have formed the basis for the successful clinical translation of multiple nanoformulations to date. In this review, we focus on the longstanding reputation of pancreatic cancer as one of the most difficult-to-treat malignancies where resistance plays a dominant role in therapy failure. We outline the mechanisms that contribute to the treatment-refractory nature of these tumours, and how they may be effectively addressed by harnessing the unique capabilities of nanomedicines. Moreover, we include a brief perspective on the likely future direction of nanotechnology in pancreatic cancer, discussing how efforts to develop multidrug formulations will guide the field further towards a therapeutic solution for these highly intractable tumours.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».