Biomaterials’ enhancement of immunotherapy for breast cancer by targeting functional cells in the tumor micro-environment
Notice bibliographique
Résumé
Immunotherapy for breast cancer is now being considered clinically, and more recently, the number of investigations aimed specifically at nano-biomaterials-assisted immunotherapy for breast cancer treatment is growing. Alterations of the breast cancer micro-environment can play a critical role in anti-tumor immunity and cancer development, progression and metastasis. The improvement and rearrangement of tumor micro-environment (TME) may enhance the permeability of anti-tumor drugs. Therefore, targeting the TME is also an ideal and promising option during the selection of effective nano-biomaterial-based immuno-therapeutic strategies excepted for targeting intrinsic resistant mechanisms of the breast tumor. Although nano-biomaterials designed to specifically release loaded anti-tumor drugs in response to tumor hypoxia and low pH conditions have shown promises and the diversity of the TME components also supports a broad targeting potential for anti-tumor drug designs, yet the applications of nano-biomaterials for targeting immunosuppressive cells/immune cells in the TME for improving the breast cancer treating outcomes, have scarcely been addressed in a scientific review. This review provides a thorough discussion for the application of the different forms of nano-biomaterials, as carrier vehicles for breast cancer immunotherapy, targeting specific types of immune cells in the breast tumor microenvironment. In parallel, the paper provides a critical analysis of current advances/challenges with leading nano-biomaterial-mediated breast cancer immunotherapeutic strategies. The current review is timely and important to the cancer research field and will provide a critical tool for nano-biomaterial design and research groups pushing the clinical translation of new nano-biomaterial-based immuno-strategies targeting breast cancer TME, to further open new avenues for the understanding, prevention, diagnosis and treatment of breast cancer, as well as other cancer types.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».