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Enregistrement W4200130809 · doi:10.2174/1567201818666211214112710

Recent Advances in the Local Drug Delivery Systems for Improvement ofAnticancer Therapy

2021· review· en· W4200130809 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Delivery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnticancer drugDrug deliveryMedicineDrugIntensive care medicinePharmacologyNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conventional anticancer chemotherapies not only cause serious toxic effects but also produce resistance in tumor cells exposed to long-term therapy. Usually, the selective killing of metastasized cancer cells requires long-term therapy with higher drug doses because the cancer cells develop resistance due to the induction of poly-glycoproteins (P-gps) that act as a transmembrane efflux pump to transport drugs out of the cells. During the last few decades, scientists have been exploring new anticancer drug delivery systems such as microencapsulation, hydrogels, and nanotubes to improve bioavailability, reduce drug-dose requirement, decrease multiple drug resistance, and save normal cells as non-specific targets. Hopefully, the development of novel drug delivery vehicles (nanotubes, liposomes, supramolecules, hydrogels, and micelles) will assist in delivering drug molecules at the specific target site and reduce undesirable side effects of anticancer therapies in humans. Nanoparticles and lipid formulations are also designed to deliver a small drug payload at the desired tumor cell sites for their anticancer actions. This review will focus on the recent advances in drug delivery systems and their application in treating different cancer types in humans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle