Nanosponges as an Emerging Platform for Cancer Treatment and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanosponges are unique sponge‐like carrier systems with numerous cavities and a mesh‐like network throughout their surface. They are categorized into three types based on the material of construction, i.e., polymer‐, inorganic‐, and bio‐derived material‐based nanosponges. Unlike conventional nanoparticles, nanosponges bear countless interconnected voids and mesh‐like network that enables maximum drug, imaging probe, or photosensitizer loading via absorption, encapsulation, conjugation, or complexion. The voids can be further sealed using suitable lipids or polymers to avoid leakage of drugs at the non‐target site, protect therapeutics from biological conditions, and control the release of therapeutics for a prolonged period. Recently, nanosponges have grasped the attention of researchers in the area of cancer by overcoming the drawbacks associated with the conventional delivery of immunotherapeutic, targeted therapeutic, and chemotherapeutic agents. Interestingly, several reports have also witnessed their potential in cancer theranostics. Owing to this supremacy, nanosponges could be an apt platform for cancer therapy and diagnosis. The current review discusses the general aspects, types, and preparation methods of nanosponges. In addition, the ambit of nanosponges in treating different types of cancer is meticulously discussed, along with detailed descriptions of their corresponding patents. Furthermore, the role of nanosponges in phototherapy and cancer theranostics are selectively canvassed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».