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Enregistrement W4389617129 · doi:10.3390/cancers15245807

Superparamagnetic Artificial Cells PLGA-Fe3O4 Micro/Nanocapsules for Cancer Targeted Delivery

2023· article· en· W4389617129 sur OpenAlexafffund
Tao Wang, Thomas Ming Swi Chang

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésNanocapsulesPLGATargeted drug deliverySuperparamagnetismNanomedicineNanocarriersDrug deliveryPhotothermal therapyNanotechnologyMaterials scienceMedicineNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial cells have been extensively used in many fields, such as nanomedicine, biotherapy, blood substitutes, drug delivery, enzyme/gene therapy, cancer therapy, and the COVID-19 vaccine. The unique properties of superparamagnetic Fe3O4 nanoparticles have contributed to increased interest in using superparamagnetic artificial cells (PLGA-Fe3O4 micro/nanocapsules) for targeted therapy. In this review, the preparation methods of Fe3O4 NPs and superparamagnetic artificial cell PLGA-drug-Fe3O4 micro/nanocapsules are discussed. This review also focuses on the recent progress of superparamagnetic PLGA-drug-Fe3O4 micro/nanocapsules as targeted therapeutics. We shall concentrate on the use of superparamagnetic artificial cells in the form of PLGA-drug-Fe3O4 nanocapsules for magnetic hyperthermia/photothermal therapy and cancer therapies, including lung breast cancer and glioblastoma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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