Potential Influence of Antifungal-drug Resistant Pathogens in Patients with Cholangiocarcinoma and the Application of Nanoparticle Mechanisms as Novel Antifungal and Anticancer Agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Cholangiocarcinoma (CCA) is the most lethal and common malignant tumours that occur in the bile ducts. Although it is relatively rare, it is prevalent with an annual incidence rate of 0.3–6% per 100,000 people globally. The onset of CCA can be influenced by several risk factors, including exposure to invasive fungal pathogens. Immunocompromised patients with CCA that undergo endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) are susceptible to invasive fungal infections (IFIs) caused by the World Health Organization (WHO) priority list of critical fungal pathogens. This potentially leads to harbouring of antifungal-drug resistant pathogens (AFDRPs) that could have a detrimental impact on disease treatment as a result of their resistance mechanisms. Recent Findings In this article, we reviewed the prevalence and impact of AFDRP colonisation in CCA patients undergoing ERCP. The potential influence of AFDRPs on the development of CCA tumours or the response to treatment. Lastly, we addressed the potential application of drug delivery systems based on nanoparticles for the targeted delivery of antifungal and anticancer agents to AFDRPs in CCA patients. Summary Understanding the mechanisms of nanoparticles (NPs) in manipulating fungal cells and CCA cells as these interactions are complex. Therefore, the development effective NP-based strategies as antifungal and anticancer agents in important for the treatment of cancer and fungal infections.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».