Pioneering a New Era in Oral Cancer Treatment with Electrospun Nanofibers: A Comprehensive Insight
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer, currently ranked 16th among the most prevalent malignancies worldwide according to GLOBOCAN, presents significant challenges to global oral health. Conventional treatment modalities such as surgery, radiation, and chemotherapy often have limitations, prompting the need for innovative therapeutic approaches. Tissue engineering has emerged as a promising solution aimed at developing biocompatible, functional, and biologically responsive tissue constructs. This approach involves the integration of cells, bioactive compounds, and scaffolds to enhance treatment efficacy. Electrospun nanofibers, mimicking the extracellular matrix, exhibit considerable potential in addressing complex oral health issues by influencing cellular behavior. The versatility of electrospinning technology allows for the fabrication of fiber scaffolds with high surface area, making them ideal for localized delivery of bioactive compounds or pharmaceuticals. Enhancing these electrospun scaffolds with growth factors, nanoparticles, and biologically active substances significantly increases their therapeutic appeal in oral cancer management. This review offers a comprehensive examination of the various applications of electrospun nanofibers in oral cancer therapy. Utilizing electronic databases such as PubMed, CrossREF, and Google Scholar, we conducted an extensive review of relevant literature concerning "electrospun nanofibers" and their therapeutic potential in oral cancer treatment. Key topics addressed include engineering methodologies, drug diffusion mechanisms, factors influencing nanofiber scaffold design, toxicity concerns, and clinical implications. The findings underscore the transformative potential of electrospun nanofibers in revolutionizing oral 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».