Improving tumor treatment through intratumoral injection of drug-loaded magnetic nanoparticles and low-intensity ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
The intratumoral injection of therapeutic agents responsive to external stimuli has gained considerable interest in treating accessible tumors due to its biocompatibility and capacity to reduce side effects. For the first time, a novel approach is explored to investigate the feasibility of utilizing low-intensity ultrasound in combination with intratumoral injection of drug-loaded magnetic nanoparticles (MNPs) to thermal necrosis and chemotherapy with the objective of maximizing tumor damage while avoiding harm to surrounding healthy tissue. In this study, a mathematical framework is proposed based on a multi-compartment model to evaluate the effects of ultrasound transducer's specifications, MNPs size and distribution, and drug release in response to the tumor microenvironment characteristics. The results indicate that while a higher injection rate may increase interstitial fluid pressure, it also simultaneously enhances the concentration of the therapeutic agent. Moreover, by increasing the power and frequency of the transducer, the acoustic pressure and intensity can be enhanced. This, in turn, increases the impact on accumulated MNPs, resulting in a rise in temperature and localized heat generation. Results have demonstrated that smaller MNPs have a lower capacity to generate heat compared to larger MNPs, primarily due to the impact of sound waves on them. It is worth noting that smaller MNPs have been observed to have enhanced diffusion, allowing them to effectively spread within the tumor. However, their smaller size also leads to rapid elimination from the extracellular space into the bloodstream. To summarize, this study demonstrated that the local injection of MNPs carrying drugs not only enables localized chemotherapy but also enhances the effectiveness of low-intensity ultrasound in inducing tissue thermal necrosis. The findings of this study can serve as a valuable and reliable resource for future research in this field and contribute to the development of personalized medicine.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».