Current Developments of Iron Oxide Nanomaterials as MRI Theranostic Agents for Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive type of pancreatic cancer. PDAC is difficult to diagnose due to a lack of symptoms in early stages, resulting in a survival rate of less than 10%. Moreover, often cancerous tissues cannot be surgically resected due to their deep abdomen location. Therefore, early detection is the essential strategy enabling effective PDAC treatment. Over the past few years, the development of nanomaterials for Magnetic Resonance Imaging (MRI) has expanded and improved imaging quality and diagnostic accuracy. Nanomaterials can be currently designed, manufactured and synthesized with other structures to provide improved diagnosis and advanced therapy. Although MRI equipped with the innovative nanomaterials became a powerful tool for the diagnosis and treatment of patients with various cancers, the detection of PDAC remains challenging. Nevertheless, recent advancements in PDAC theranostics provided progress in the detection and treatment of this challenging type of cancer. Present research in this area is focused on suitable carriers, eliminating delivery barriers, and the development of efficient anti-cancer drugs. Herein we discuss the current applications of iron oxide nanoparticles to the MRI diagnosis and treatment of pancreatic cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».