Boosting antitumor efficacy using docetaxel-loaded nanoplatforms: from cancer therapy to regenerative medicine approaches
Notice bibliographique
Résumé
The intersection of nanotechnology and pharmacology has revolutionized the delivery and efficacy of chemotherapeutic agents, notably docetaxel, a key drug in cancer treatment. Traditionally limited by poor solubility and significant side effects, docetaxel's therapeutic potential has been significantly enhanced through its incorporation into nanoplatforms, such as nanofibers and nanoparticles. This advancement offers targeted delivery, controlled release, and improved bioavailability, dramatically reducing systemic toxicity and enhancing patient outcomes. Nanofibers provide a versatile scaffold for the controlled release of docetaxel, utilizing techniques like electrospinning to tailor drug release profiles. Nanoparticles, on the other hand, enable precise drug delivery to tumor cells, minimizing damage to healthy tissues through sophisticated encapsulation methods such as nanoprecipitation and emulsion. These nanotechnologies not only improve the pharmacokinetic properties of docetaxel but also open new avenues in regenerative medicine by facilitating targeted therapy and cellular regeneration. This narrative review highlights the transformative impact of docetaxel-loaded nanoplatforms in oncology and beyond, showcasing the potential of nanotechnology to overcome the limitations of traditional chemotherapy and pave the way for future innovations in drug delivery and regenerative therapies. Through these advancements, nanotechnology promises a new era of precision medicine, enhancing the efficacy of cancer treatments while minimizing adverse effects.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».