Synergistically Enhancing the Therapeutic Effect on Cancer, via Asymmetric Bioinspired Materials
Notice bibliographique
Résumé
The undesirable side effects of conventional chemotherapy are one of the major problems associated with cancer treatment. Recently, with the development of novel nanomaterials, tumor-targeted therapies have been invented in order to achieve more specific cancer treatment with reduced unfavorable side effects of chemotherapic agents on human cells. However, the clinical application of nanomedicines has some shortages, such as the reduced ability to cross biological barriers and undesirable side effects in normal cells. In this order, bioinspired materials are developed to minimize the related side effects due to their excellent biocompatibility and higher accumulation therapies. As bioinspired and biomimetic materials are mainly composed of a nanometric functional agent and a biologic component, they can possess both the physicochemical properties of nanomaterials and the advantages of biologic agents, such as prolonged circulation time, enhanced biocompatibility, immune modulation, and specific targeting for cancerous cells. Among the nanomaterials, asymmetric nanomaterials have gained attention as they provide a larger surface area with more active functional sites compared to symmetric nanomaterials. Additionally, the asymmetric nanomaterials are able to function as two or more distinct components due to their asymmetric structure. The mentioned properties result in unique physiochemical properties of asymmetric nanomaterials, which makes them desirable materials for anti-cancer drug delivery systems or cancer bio-imaging systems. In this review, we discuss the use of bioinspired and biomimetic materials in the treatment of cancer, with a special focus on asymmetric nanoparticle anti-cancer agents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».