Photodynamic and Photothermal Therapies: Synergy Opportunities for Nanomedicine
Notice bibliographique
Résumé
Tumoricidal photodynamic (PDT) and photothermal (PTT) therapies harness light to eliminate cancer cells with spatiotemporal precision by either generating reactive oxygen species or increasing temperature. Great strides have been made in understanding biological effects of PDT and PTT at the cellular, vascular and tumor microenvironmental levels, as well as translating both modalities in the clinic. Emerging evidence suggests that PDT and PTT may synergize due to their different mechanisms of action, and their nonoverlapping toxicity profiles make such combination potentially efficacious. Moreover, PDT/PTT combinations have gained momentum in recent years due to the development of multimodal nanoplatforms that simultaneously incorporate photodynamically- and photothermally active agents. In this review, we discuss how combining PDT and PTT can address the limitations of each modality alone and enhance treatment safety and efficacy. We provide an overview of recent literature featuring dual PDT/PTT nanoparticles and analyze the strengths and limitations of various nanoparticle design strategies. We also detail how treatment sequence and dose may affect cellular states, tumor pathophysiology and drug delivery, ultimately shaping the treatment response. Lastly, we analyze common experimental design pitfalls that complicate preclinical assessment of PDT/PTT combinations and propose rational guidelines to elucidate the mechanisms underlying PDT/PTT interactions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».