A Promising Approach to Target Cancer for Anticancer Drug Delivery via Engineered Cubosomal Nanocarriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Carcinoma is a worldwide concern of well-being that leads health concern leading to mor-tality and disability. Although current treatment procedures offer some efficacy, they are not devoid of constraints and potential adverse reactions. Over the past few years, tremendous progress has emerged in newer strategies like immunotherapy and novel drug delivery systems, such as designing formula-tions utilising utilizing non-lamellar liquid-crystalline nanoparticles, known as lyotropic systems. Among them, cubosomes are one of the distinct categories of nanocarriers, formed by utilising utilizing precise proportions of amphiphilic lipids. Cubosomes are known for their ability to be compatible with living organisms and their flexibility in transporting drugs, allowing for the administration of pharma-ceuticals through many pathways. Several preclinical investigations have been reported to explore the future of cubosomes in cancer therapy and theranostic applications. The findings suggest that nano-technology and cancer therapies like immunotherapy have significant potential for tailored and effi-cient treatment approaches. Cubosomes can offer a promising contribution to the discipline of cancer research and the goal of enhancing therapeutic innovations. However, extensive research is required to confirm the safety, drug release mechanism, and stability of these nanocarriers. It covers a brief overview of cancer therapy including immunotherapy, advantages of targeted drug delivery, general aspects on of cubosomes, types of cubosomes, structural components, and preparation methods, fol-lowed by the mechanism of release, and discoveries on cubosomes as drug delivery for various cancers covering breast, colorectal, lung, liver, cervical, skin, etc. along with the future perspectives of other novel therapies like immunology in 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».