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Enregistrement W4393044211 · doi:10.1002/smll.202309495

Pulsed Photothermal Therapy of Solid Tumors as a Precondition for Immunotherapy

2024· article· en· W4393044211 sur OpenAlexafffund
Negin Farivar, Nastaran Khazamipour, Morgan E. Roberts, Irina Nelepcu, Mona Marzban, Alireza Moeen, Htoo Zarni Oo, Nader Al Nakouzi, Casper Dolleris, Peter C. Black, Mads Daugaard

Notice bibliographique

RevueSmall · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensDoug Bragg Enterprises (Canada)Prevention of Organ FailureUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésPhotothermal therapyCD80ImmunotherapyCancer researchImmunogenic cell deathImmune systemMaterials scienceHyperthermiaCD86Cytotoxic T cellMedicineT cellImmunologyBiologyNanotechnologyCD40In vitroInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photothermal therapy (PTT) refers to the use of plasmonic nanoparticles to convert electromagnetic radiation in the near infrared region to heat and kill tumor cells. Continuous wave lasers have been used clinically to induce PTT, but the treatment is associated with heat-induced tissue damage that limits usability. Here, the engineering and validation of a novel long-pulsed laser device able to induce selective and localized mild hyperthermia in tumors while reducing the heat affected zone and unwanted damage to surrounding tissue are reported. Long-pulsed PTT induces acute necrotic cell death in heat affected areas and the release of tumor associated antigens. This antigen release triggers maturation and stimulation of CD80/CD86 in dendritic cells in vivo that primes a cytotoxic T cell response. Accordingly, long-pulsed PTT enhances the therapeutic effects of immune checkpoint inhibition and increases survival of mice with bladder cancer. Combined, the data promote long-pulsed PTT as a safe and effective strategy for enhancing therapeutic responses to immune checkpoint inhibitors while minimizing unwanted tissue damage.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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