Magnetic Resonance Imaging and Iron-oxide Nanoparticles in the era of Personalized Medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging is an important factor for diagnosis. It can be used to diagnose patients, differentiate disease stages, and monitor treatment regimens. Although different imaging technologies are available, MRI is sensitive over other imaging modalities as it is capable of deep tissue penetration allowing to image the anatomical, structural, and molecular level of diseased organs. Thus, it can be used as screening tool for disease staging. One of the important components of imaging is contrast agents which are used to increase the sensitivity of MRI technology. While different types of contrast agents are available, iron-oxide based nanoparticles (IONPS) are widely used as these are easy to formulate, functionalize, biocompatible and cost effective. In addition to its use as contrast agents, these have been used as drug carriers for the treatment of different types of diseases ranging from cancer, cardiovascular diseases, neurological disorders, autoimmune diseases, and infectious diseases. For the last two decades, there has been advancement in nanotheranostics, where IONPs are formulated to carry drug and be used as contrast agents in one system so that these can be used for image-guided therapy and monitor real-life treatment response in diseased tissue. This technology can be used to stratify patients into responders and non-responders and reduce adverse drug toxicity and lead to a tailored treatment. However, success of nanotheranostics depends on several factor, including identification of disease associated biomarkers that can be targeted on IONPs during formulation. While many challenges exist for the clinical translation of nanotheranostics, it still has the potential to be implemented in personalized treatment strategy. In this review article, we discussed the use of MRI technology and IONPs in relation to their application in disease diagnosis and nanotheranostics application in personalized medicine.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle