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Enregistrement W4366146746 · doi:10.11159/icnnfc23.001

Multifunctional Nanomedicine Platforms for Imaging and Treatment of Cancer and Other Diseases

2023· article· en· W4366146746 sur OpenAlexvenueno aff
Oleh Taratula

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanomedicineCancerCancer imagingMedical imagingComputer scienceNanotechnologyMedical physicsMedicineMaterials scienceNanoparticleArtificial intelligenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Taratula laboratory focuses on the development of nanomaterial-based platforms for imaging and targeted eradication of endometriosis and cancer.Thermal therapy (hyperthermia), a clinical intervention to ablate cancerous tissue by increasing the temperature of the tumors, is one of our major research directions.Different strategies can be used to elevate intratumoral temperatures for cancer treatment.For example, nanoparticle-mediated magnetic hyperthermia is a form of thermal therapy where nanoparticles delivered to disease sites generate heat after exposure to an external alternating magnetic field.Many studies have validated the significant potential of magnetic hyperthermia to either kill cancer cells directly or enhance their susceptibility to radiation and chemotherapy.Despite its promising potential, magnetic hyperthermia is currently limited to the treatment of localized and accessible tumors because the required therapeutic temperatures (>42 0 C) can only be achieved by direct intratumoral injection of conventional magnetic nanoparticles.To overcome this, we have developed novel nanoparticles that efficiently accumulate at tumor sites following intravenous injection and generate desirable intratumoral temperatures (>42 0 C).A significant portion of our research is also focused on nanomedicine-based image-guided photothermal therapy.We develop nanoparticles that efficiently delineate cancer lesions with fluorescence signals following systemic injection and eliminate them with heat upon exposure to targeted near-infrared light.Our research team also demonstrated that some fundamental principles of cancer nanomedicine can be used for the development of novel nanoparticle-based strategies for the treatment of endometriosis.Endometriosis is a devastating disease characterized by the presence of endometrium-like tissues outside of the uterus, and there is no cure for this disorder.To tackle this issue, we validated that the aforementioned nanomedicine strategies are also effective for the diagnosis and eradication of endometriotic lesions.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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