Clinical Advances in Triple Negative Breast Cancer Treatment: Focus on Poly (L-lactide-coglycolide) Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Triple negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive type of breast cancer and is associated with high probability of metastasis and poor prognosis. Chemotherapeutics and surgery remain the most common options for TNBC patients; however, chemotherapeutic resistance and relapse of tumors limit the progression free survival and patient life span. This review provides an overview of recent chemotherapeutics that are in clinical trial, and the combination of drugs that are being investigated to overcome the drug resistance and to improve patient survival in different molecular subtypes of TNBCs. Nanotherapeutics have emerged as a promising platform for TNBC treatment and aim to improve the selectivity and solubility of drugs, reduce systemic side effects, and overcome multi-drug resistance. The study explores the role of nanoparticles for TNBC treatment and summarizes the types of nanoparticles that are in clinical trials. Poly(L-lactide-co-glycolide) (PLGA) is the most studied polymeric carrier for drug delivery and for TNBC treatment in research and in clinics. This review is about providing recent advancements in PLGA nanotherapeutic formulations and their application to help treat TNBC. Some background on current chemotherapies and pathway inhibitors is provided so that the readers are aware of what is currently considered for TNBC. Some of the pathway inhibitors may also be of importance for nanotherapeutics development. SIGNIFICANCE STATEMENT: This minireview summarizes the progress on chemotherapeutics and nanoparticle delivery for treatment of TNBC and specifically highlights the lead compounds that are in clinical trials.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».