Development of a Clinically Viable Strategy for Nanoparticle‐Based Photodynamic Therapy of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photodynamic therapy (PDT) is an anticancer treatment modality that is poorly adopted into clinical practice for a variety of factors. Though fundamental studies supporting its utility abound, few clinical trials are performed on its use. This may be due to failures in the translation of treatment protocols used in fundamental studies into clinically viable protocols. This study seeks to develop a clinically viable protocol for the treatment of colorectal cancer using nanoparticle‐based PDT by using three complementary animal models. Using the porphysome nanoparticle as a model photosensitizer, several theoretical and practical challenges to the clinical delivery of PDT are addressed including the required drug‐light interval (DLI), the route of administration, and the method of light irradiation delivery. This study finds that nanoparticle‐based PDT can effectively ablate colorectal cancer tumors, that PDT can be effectively delivered after a relatively short DLI, and that safety concerns related to off‐target effects can be mitigated through the peritumoral administration of the photosensitizer and the transanal intraluminal placement of light irradiation. These findings lay the framework for future clinical trials investigating the use of PDT as a component of the multi‐modal approach to the treatment of colorectal cancer.
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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) | 0,000 | 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 ».