Recent Advancements in Cancer RNA-interference Therapy with Nanotechnology Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a global challenge, and genetics play a major role in onsets and in designing the next generation of cancer therapies. One of the key approaches is the downregulation of genes through RNA interference (RNAi) which has been proposed as a promising tool for controlling cancer-causing genes by employing a complementary base-pairing mechanism. Crucial tools in RNAi; small interfering RNA (siRNA), and microRNA (miRNA) have been extensively utilized in cancer therapy. Despite their discovery nearly two decades ago, only a handful of RNAi-based products have recently gained approval from regulatory authorities like the FDA, principally due to inherent limitations. The efficacy of RNAi therapies is significantly hindered by barriers related to absorption, distribution, metabolism, and excretion, leading to rapid elimination from the systemic circulation before reaching the cytosol of targeted cells. Nevertheless, RNAi therapeutics hold immense promise in various diseases, especially in various types of cancer. Overcoming these challenges demands the design of suitable drug delivery systems and the implementation of strategies aimed at enhancing pharmacokinetic parameters associated with RNAi therapies. Nanotechnology-based vehicles such as polymer-based nanoparticles, lipid nanoparticles, liposomes, dendrimers, and inorganic nanoparticles may serve as efficient carriers for targeting RNAi therapies to their desired sites. This review discusses the recent advances in nanotechnology strategies for RNAi delivery, with the overarching objective of facilitating effective targeting and gene silencing for the advancement of RNAi in cancer therapy.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».