MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308078601 · doi:10.3389/fchem.2022.1054913

Recent advances in NIR-II fluorescence based theranostic approaches for glioma

2022· review· en· W4308078601 sur OpenAlexfundno aff
Jiaying Li, Jue Ling, Chaoyi Yao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJiangsu Provincial Key Research and Development ProgramChina Scholarship CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastLeverhulme Trust
Mots-clésPhotothermal therapyGliomaPhotodynamic therapyDrug deliveryFluorescence-lifetime imaging microscopyNear-infrared spectroscopyMedicineNanotechnologyFluorescenceMaterials scienceCancer researchChemistryNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gliomas are among the most common malignant tumors in the central nervous system and lead to poor life expectancy. However, the effective treatment of gliomas remains a considerable challenge. The recent development of near infrared (NIR) II (1000–1700 nm) theranostic agents has led to powerful strategies in diagnosis, targeted delivery of drugs, and accurate therapy. Because of the high capacity of NIR-II light in deep tissue penetration, improved spatiotemporal resolution can be achieved to facilitate the in vivo detection of gliomas via fluorescence imaging, and high contrast fluorescence imaging guided surgery can be realized. In addition to the precise imaging of tumors, drug delivery nano-platforms with NIR-II agents also allow the delivery process to be monitored in real-time. In addition, the combination of targeted drug delivery, photodynamic therapy, and photothermal therapy in the NIR region significantly improves the therapeutic effect against gliomas. Thus, this mini-review summarizes the recent developments in NIR-II fluorescence-based theranostic agents for glioma 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 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)0,000
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ChemistryMême sujetNanoplatforms for cancer theranosticsTravaux en français237 207