A landscape of recent advances in lipid nanoparticles and their translational potential for the treatment of solid tumors
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) are biocompatible drug delivery systems that have found numerous applications in medicine. Their versatile nature enables the encapsulation and targeting of various types of medically relevant molecular cargo, including oligonucleotides, proteins, and small molecules for the treatment of diseases, such as cancer. Cancers that form solid tumors are particularly relevant for LNP-based therapeutics due to the enhanced permeation and retention effect that allows nanoparticles to accumulate within the tumor tissue. Additionally, LNPs can be formulated for both locoregional and systemic delivery depending on the tumor type and stage. To date, LNPs have been used extensively in the clinic to reduce systemic toxicity and improve outcomes in cancer patients by encapsulating chemotherapeutic drugs. Next-generation lipid nanoparticles are currently being developed to expand their use in gene therapy and immunotherapy, as well as to enable the co-encapsulation of multiple drugs in a single system. Other developments include the design of targeted LNPs to specific cells and tissues, and triggerable release systems to control cargo delivery at the tumor site. This review paper highlights recent developments in LNP drug delivery formulations and focuses on the treatment of solid tumors, while also discussing some of their current translational limitations and potential opportunities in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».