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Enregistrement W4411453808 · doi:10.1002/advs.202417657

Comparative Analysis of Clinical Outcomes and Financial Aspects of Phototherapies and Immunotherapy for Cancer

2025· review· en· W4411453808 sur OpenAlexafffund
Deepak S. Chauhan, Kun Shao, Roopa Hebbandi Nanjundappa, Dechao Yu, Marianne M. Stanford, Huile Gao, Channakeshava Sokke Umeshappa

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversité de MontréalIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRecruitment Program of Global ExpertsCanada Research ChairsLotte and John Hecht Memorial Foundation
Mots-clésTransformative learningCancer therapyCancer immunotherapyMedicineCancerImmunotherapyNanomedicineResource (disambiguation)BattleEngineering ethicsMedical physicsRisk analysis (engineering)NanotechnologyComputer sciencePsychologyEngineeringInternal medicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photo-responsive/activable nanomedicine-driven therapies have emerged as a transformative approach to effectively target and eliminate tumors across different types of solid cancers. When synergistically combined with immunomodulators, these therapies significantly enhance anti-cancer efficacy. This comprehensive review examines the current advancements in photo-responsive/activable immunomodulator-loaded nanomedicines (PINs), providing a detailed analysis of their preclinical development, clinical translation, and associated research funding. The diverse PINs are systematically categorized, innovative design strategies are explored, and the underlying photo-responsive/activable and immunomodulatory mechanisms are elucidated. By integrating clinical advancements with technical innovations and financial perspectives, this review bridges the translational gap, underscoring the immense potential of PINs to revolutionize cancer therapy. This comprehensive resource is indispensable for researchers striving to bring phototherapies to clinical fruition in the battle against cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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