Nanotechnology – a robust tool for fighting the challenges of drug resistance in non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Genomic and proteomic mutation analysis is the standard of care for selecting candidates for therapies with tyrosine kinase inhibitors against the human epidermal growth factor receptor (EGFR TKI therapies) and further monitoring cancer treatment efficacy and cancer development. Acquired resistance due to various genetic aberrations is an unavoidable problem during EGFR TKI therapy, leading to the rapid exhaustion of standard molecularly targeted therapeutic options against mutant variants. Attacking multiple molecular targets within one or several signaling pathways by co-delivery of multiple agents is a viable strategy for overcoming and preventing resistance to EGFR TKIs. However, because of the difference in pharmacokinetics among agents, combined therapies may not effectively reach their targets. The obstacles regarding the simultaneous co-delivery of therapeutic agents at the site of action can be overcome using nanomedicine as a platform and nanotools as delivery agents. Precision oncology research to identify targetable biomarkers and optimize tumor homing agents, hand in hand with designing multifunctional and multistage nanocarriers that respond to the inherent heterogeneity of the tumors, may resolve the challenges of inadequate tumor localization, improve intracellular internalization, and bring advantages over conventional nanocarriers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».