Innovative drug delivery strategies for targeting glioblastoma: overcoming the challenges of the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Glioblastoma multiforme(GBM) presents a challenging endeavor in therapeutic management because of its highly aggressive tumor microenvironment(TME). This complex TME, characterized by hypoxia, nutrient deprivation, immunosuppression, stromal barriers, increased interstitial fluid pressure and the presence of the blood-brain barrier(BBB), frequently compromises the efficacy of promising therapeutic strategies. Consequently, a deeper understanding of the TME and the development of innovative methods to overcome its associated challenges are essential for improving treatment outcomes in GBM. AREAS COVERED: This review critically evaluates the major obstacles within the GBM TME, focusing on the biological and structural barriers that limit therapeutic delivery and efficacy. Novel approaches designed to address these barriers, including advanced formulation strategies and precise targeting mechanisms, are explored in detail. Additionally, the review highlights the potential of emerging technologies such as 3D-printed models, scaffolds, Robotics and artificial intelligence(AI) techniques and machine learning, in tackling TME- associated hurdles. EXPERT OPINION: The integration of these innovative methods presents a promising path for enhancing the specificity and efficacy of GBM therapies. By combining these advanced strategies, the potential for improving patient outcomes in GBM treatment can be significantly enhanced, offering hope for overcoming the limitations posed by the TME.
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 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) | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 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 ».