Targeting Tumor Hypoxia with Nanoparticle-Based Therapies: Challenges, Opportunities, and Clinical Implications
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Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia is a crucial factor in tumor biology, affecting various solid tumors to different extents. Its influence spans both early and advanced stages of cancer, altering cellular functions and promoting resistance to therapy. Hypoxia reduces the effectiveness of radiotherapy, chemotherapy, and immunotherapy, making it a target for improving therapeutic outcomes. Despite extensive research, gaps persist, necessitating the exploration of new chemical and pharmacological interventions to modulate hypoxia-related pathways. This review discusses the complex pathways involved in hypoxia and the associated pharmacotherapies, highlighting the limitations of current treatments. It emphasizes the potential of nanoparticle-based platforms for delivering anti-hypoxic agents, particularly oxygen (O2), to the tumor microenvironment. Combining anti-hypoxic drugs with conventional cancer therapies shows promise in enhancing remission rates. The intricate relationship between hypoxia and tumor progression necessitates novel therapeutic strategies. Nanoparticle-based delivery systems can significantly improve cancer treatment efficacy by targeting hypoxia-associated pathways. The synergistic effects of combined therapies underscore the importance of multimodal approaches in overcoming hypoxia-mediated resistance. Continued research and innovation in this area hold great potential for advancing cancer therapy and improving patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle