Nanotheranostics: Platforms, Current Applications, and Mechanisms of Targeting in Breast and Prostate Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Globally, cancer is one of the deadliest diseases, needing a meticulous diagnosis and targeted treatment plan to achieve an initial prognosis, followed by precision and optimization in treatment. Nonselective targeting, difficulty in accurately monitoring treatment end-results, serious drug side-effects, and severity of disease resulting in metastasis are the key flaws of traditional techniques. Nanotechnology and nanoparticles possess special features to completely transform the field of diagnosis and treatment of cancer. A holistic strategy that employs a dual function of diagnosis and therapy while utilizing a nanocarrier is referred to as a nanotheranostic. The nanotheranostic framework was created to surmount a variety of biological and physiological obstacles, effectively delivering the cargo to the intended target location, while simultaneously facilitating therapeutic intervention, surveillance, and validation to demonstrate improved treatment effectiveness. As a result, a nanotheranostic platform can be useful for targeted drug delivery, release, and distribution assessment, in addition to patient classification and survival. Nanotheranostic techniques also lead to reduced drug side-effects compared with conventional therapies. In this review, we outline current studies on nanotheranostics and their advantages over conventional treatment strategies, the applications and challenges/limitations of nanotheranostics, and the mechanisms of targeting in breast and prostate cancers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».