Recent Advances in Functionalized Nanoparticles in Cancer Theranostics
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer theranostics is the combination of diagnosis and therapeutic approaches for cancer, which is essential in personalized cancer treatment. The aims of the theranostics application of nanoparticles in cancer detection and therapy are to reduce delays in treatment and hence improve patient care. Recently, it has been found that the functionalization of nanoparticles can improve the efficiency, performance, specificity and sensitivity of the structure, and increase stability in the body and acidic environment. Moreover, functionalized nanoparticles have been found to possess a remarkable theranostic ability and have revolutionized cancer treatment. Each cancer treatment modality, such as MRI-guided gene therapy, MRI-guided thermal therapy, magnetic hyperthermia treatment, MRI-guided chemotherapy, immunotherapy, photothermal and photodynamic therapy, has its strengths and weaknesses, and combining modalities allows for a better platform for improved cancer control. This is why cancer theranostics have been investigated thoroughly in recent years and enabled by functionalized nanoparticles. In this topical review, we look at the recent advances in cancer theranostics using functionalized nanoparticles. Through understanding and updating the development of nanoparticle-based cancer theranostics, we find out the future challenges and perspectives in this novel type of cancer treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 découle