Nanomedicines modulate the tumor immune microenvironment for cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In recent years, the evolution of immunotherapy as a means to trigger a robust antitumor immune response has revolutionized cancer treatment. Despite its potential, the effectiveness of cancer immunotherapy is hindered by low response rates and significant systemic side effects. Nanotechnology emerges as a promising frontier in shaping the future of cancer immunotherapy. AREAS COVERED: This review elucidates the pivotal role of nanomedicine in reshaping the immune tumor microenvironment and explores innovative strategies pursued by diverse research groups to enhance the therapeutic efficacy of cancer immunotherapy. It discusses the hurdles encountered in cancer immunotherapy and the application of nanomedicine for small molecule immune modulators and nucleic acid therapeutics. It also highlights the advancements in DNA and mRNA vaccines facilitated by nanotechnology and outlines future trajectories in this evolving field. EXPERT OPINION: Collectively, the integration of nanomedicine into cancer immunotherapy stands as a promising avenue to tackle the intricacies of the immune tumor microenvironment. Innovations such as immune checkpoint inhibitors and cancer vaccines have shown promise. Future developments will likely optimize nanoparticle design through artificial intelligence and create biocompatible, multifunctional nanoparticles, promising more effective, personalized, and durable cancer treatments, potentially transforming the field in the foreseeable future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».