Revolutionising Cancer Diagnosis and Treatment: A Review on Advancements in Nanomaterial-based Theranostics
Notice bibliographique
Résumé
The persistent struggle against cancer has given rise to the development of nanotheranostics, a domain that integrates therapeutic and diagnostic capabilities within nanoscale structures. This paper explores advancements in nanomaterials and nanoparticles for cancer nanotheranostics, focusing on their design, significance, and applications. The incorporation of biocompatible nanoparticles in cancer therapy offers personalised, targeted approaches while minimising side effects. The use of nanomaterials such as metals, polymers, and lipids enable precise drug delivery and imaging. Various imaging modalities, including ultrasound and fluorescence, complement therapeutic strategies for enhanced precision. Critical parameters for nanomaterial selection and design are discussed, emphasising biocompatibility, targeting efficiency, and drug delivery capacity. Biocompatibility ensures safe interactions within biological systems, requiring mitigation of toxicological concerns through strategies like anti-inflammatory peptides or ligand-functionalization. Targeting efficiency combines passive and active targeting to enhance specificity, reshaping cancer diagnostics and therapy. Drug delivery capacity is achieved through engineered core-shell structures with distinct properties, including liposomes, micelles, and dendrimers, each tailored for targeted therapy and imaging. This paper also discusses the advancements in the field of cancer treatment using nanotheranostics and its economic impact on the Canadian healthcare systems while following the ethical guidelines towards patients’ consent, privacy, and the proper use of emerging technologies.
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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) | 0,001 | 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 ».