Mathematical Modeling of Targeted Drug Delivery Using Magnetic Nanoparticles during Intraperitoneal Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Intraperitoneal (IP) chemotherapy has emerged as a promising method for the treatment of peritoneal malignancies (PMs). However, microenvironmental barriers in the tumor limit the delivery of drug particles and their deep penetration into the tumor, leading to reduced efficiency of treatment. Therefore, new drug delivery systems should be developed to overcome these microenvironmental barriers. One promising technique is magnetically controlled drug targeting (MCDT) in which an external magnetic field is utilized to concentrate drug-coated magnetic nanoparticles (MNPs) to the desired area. In this work, a mathematical model is developed to investigate the efficacy of MCDT in IP chemotherapy. In this model, considering the mechanism of drug binding and internalization into cancer cells, the efficacy of drug delivery using MNPs is evaluated and compared with conventional IP chemotherapy. The results indicate that over 60 min of treatment with MNPs, drug penetration depth increased more than 13 times compared to conventional IPC. Moreover, the drug penetration area (DPA) increased more than 1.4 times compared to the conventional IP injection. The fraction of killed cells in the tumor in magnetic drug delivery was 6.5%, which shows an increase of more than 2.5 times compared to that of the conventional method (2.54%). Furthermore, the effects of magnetic strength, the distance of the magnet to the tumor, and the magnetic nanoparticles' size were evaluated. The results show that MDT can be used as an effective technique to increase the efficiency of IP chemotherapy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».