Nanoparticle-Based Drug Delivery Systems for Tumor Treatment: Advancing Solutions to Overcome Drug Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The potential of nanoparticles (NPs) as a drug delivery mechanism (DDM) has prompted extensive study and use of nanotechnology in tumor cell (TC) treatment. Compared to conventional medications, NP-based DDM offers greater stability and biocompatibility, enhanced absorption and preservation, and focused accuracy, which are some of its unique advantages. This drug-carrying technology has reached a new level with the use and improvement of composite nanoparticles (NPs), which combine the unique characteristics of multiple NPs. Additionally, NP-based DDMs have demonstrated effectiveness in overcoming cancer-related drug resistance (DR). Improving medical translation must address limited dose capacity, stability limitations, and potential harmful effects. Researchers are exploring ways to enhance DDM, including the development of novel drug-encapsulating techniques and modifications to NP surfaces. Potentially huge gains in treatment efficacy may result from optimizing medication integration in such systems. One obstacle to medical translation is stability issues. Applying protective covers and improving formulations are two methods that researchers are exploring to extend the lifespan of NPs. Additionally, before progressing with clinical trials, efforts are being made to minimize the likelihood of negative side effects by carefully selecting compounds that are biologically compatible for NP synthesis and conducting comprehensive toxicity evaluations. Following that, we continue with the innovation of nanoparticle design and functionalization; these types of delivery systems are poised to play a key role in various areas of next-generation tumour therapies. Which provides various offers through robust pathways to overcoming drug resistance, accelerating clinical translation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».