Mapping the Potential of Microfluidics in Early Diagnosis and Personalized Treatment of Head and Neck Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck cancers (HNCs) account for ~4% of all cancers in North America and encompass cancers affecting the oral cavity, pharynx, larynx, sinuses, nasal cavity, and salivary glands. The anatomical complexity of the head and neck region, characterized by highly perfused and innervated structures, presents challenges in the early diagnosis and treatment of these cancers. The utilization of sub-microliter volumes and the unique phenomenon associated with microscale fluid dynamics have facilitated the development of microfluidic platforms for studying complex biological systems. The advent of on-chip microfluidics has significantly impacted the diagnosis and treatment strategies of HNC. Sensor-based microfluidics and point-of-care devices have improved the detection and monitoring of cancer biomarkers using biological specimens like saliva, urine, blood, and serum. Additionally, tumor-on-a-chip platforms have allowed the creation of patient-specific cancer models on a chip, enabling the development of personalized treatments through high-throughput screening of drugs. In this review, we first focus on how microfluidics enable the development of an enhanced, functional drug screening process for targeted treatment in HNCs. We then discuss current advances in microfluidic platforms for biomarker sensing and early detection, followed by on-chip modeling of HNC to evaluate treatment response. Finally, we address the practical challenges that hinder the clinical translation of these microfluidic advances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».