(Nano)platforms in bladder cancer therapy: Challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Urological cancers are among the most common malignancies around the world. In particular, bladder cancer severely threatens human health due to its aggressive and heterogeneous nature. Various therapeutic modalities have been considered for the treatment of bladder cancer although its prognosis remains unfavorable. It is perceived that treatment of bladder cancer depends on an interdisciplinary approach combining biology and engineering. The nanotechnological approaches have been introduced in the treatment of various cancers, especially bladder cancer. The current review aims to emphasize and highlight possible applications of nanomedicine in eradication of bladder tumor. Nanoparticles can improve efficacy of drugs in bladder cancer therapy through elevating their bioavailability. The potential of genetic tools such as siRNA and miRNA in gene expression regulation can be boosted using nanostructures by facilitating their internalization and accumulation at tumor sites and cells. Nanoparticles can provide photodynamic and photothermal therapy for ROS overgeneration and hyperthermia, respectively, in the suppression of bladder cancer. Furthermore, remodeling of tumor microenvironment and infiltration of immune cells for the purpose of immunotherapy are achieved through cargo-loaded nanocarriers. Nanocarriers are mainly internalized in bladder tumor cells by endocytosis, and proper design of smart nanoparticles such as pH-, redox-, and light-responsive nanocarriers is of importance for targeted tumor therapy. Bladder cancer biomarkers can be detected using nanoparticles for timely diagnosis of patients. Based on their accumulation at the tumor site, they can be employed for tumor imaging. The clinical translation and challenges are also covered in current review.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».