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Enregistrement W4316687305 · doi:10.1016/j.biopha.2023.114243

Recent advancements in immunotherapy of melanoma using nanotechnology-based strategies

2023· review· en· W4316687305 sur OpenAlexafffund
Amirhossein Bahreyni, Yasir Mohamud, Honglin Luo

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research InstituteCanadian Lung AssociationCancer Research Society
Mots-clésImmunotherapyMelanomaCancer immunotherapyMedicineCancerTumor microenvironmentImmune systemImmunologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melanoma is a malignant tumor that accounts for the deadliest form of skin cancers. Despite the significant efforts made recently for development of immunotherapeutic strategies including using immune checkpoint inhibitors and cancer vaccines, the clinical outcomes are unsatisfying. Different factors affect efficient cancer immunotherapy such as side-effects, immunosuppressive tumor microenvironment, and tumor heterogeneity. In the past decades, various nanotechnology-based approaches have been developed to enhance the efficacy of cancer immunotherapy, in addition to diminishing the toxicity associated with it. Several studies have shown that proper application of nanomaterials can revolutionize the outcome of immunotherapy in diverse melanoma models. This review summarizes the recent advancement in the integration of nanotechnology and cancer immunotherapy in melanoma treatment. The importance of nanomaterials and their therapeutic advantages for patients with melanoma are also discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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