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Enregistrement W4224323614 · doi:10.1186/s41181-022-00161-4

Radiolabeled nanomaterials for biomedical applications: radiopharmacy in the era of nanotechnology

2022· review· en· W4224323614 sur OpenAlexaff
Martha Sahylí Ortega Pijeira, Herlys Viltres, Ján Kozempel, Michal Sakmár, Martin Vlk, Derya İlem‐Özdemir, Meliha Ekinci, Seshasai Srinivasan, Amin Reza Rajabzadeh, Eduardo Ricci‐Júnior, Luciana Magalhães Rebêlo Alencar, Mohammed Al‐Qahtani, Ralph Santos‐Oliveira

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Radiopharmacy and Chemistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésNanomedicineNanotechnologyCancer therapyApplications of nanotechnologyDrug deliveryCancer treatmentCancerMedicineMedical physicsNanoparticleMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent advances in nanotechnology have offered new hope for cancer detection, prevention, and treatment. Nanomedicine, a term for the application of nanotechnology in medical and health fields, uses nanoparticles for several applications such as imaging, diagnostic, targeted cancer therapy, drug and gene delivery, tissue engineering, and theranostics. RESULTS: Here, we overview the current state-of-the-art of radiolabeled nanoparticles for molecular imaging and radionuclide therapy. Nanostructured radiopharmaceuticals of technetium-99m, copper-64, lutetium-177, and radium-223 are discussed within the scope of this review article. CONCLUSION: Nanoradiopharmaceuticals may lead to better development of theranostics inspired by ingenious delivery and imaging systems. Cancer nano-theranostics have the potential to lead the way to more specific and individualized cancer treatment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,339 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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