Transforming Cancer Diagnosis and Therapy Through Fluorescent Hydrogels: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Recent decades have witnessed a revolution in oncological care and control, with new drug transport systems, advanced functional imaging, and next-generation biosensors. At the forefront of this revolution is the development of engineered hydrogels that intricately mimic the tumor microenvironment. These hydrogels are drawing significant attention in preclinical, diagnostic, and therapeutic applications in cancer. By integrating fluorescent agents, these hydrogels enable real-time tracking and enhanced imaging, paving the way for advancements in cancer diagnostics and therapeutic monitoring. Fluorescent hydrogel-based biosensors can monitor tumor bulk, assess tumor targeting by therapeutics, and distinguish between the initial and later effects of cancer treatment early in its progression. By encapsulating antibodies, biomarkers, or small molecules within fluorescent-labeled hydrogel structures, these systems achieve unprecedented levels of detection and imaging precision. Fluorescent hydrogels are also utilized to deliver chemotherapeutic drugs, immunosuppressants, hyperthermia-inducing agents, photodynamic therapy compounds, and other therapeutics, enabling localized, on-demand controlled release for cancer treatment and drug release monitoring. This review examines the methods for fluorescent labeling of hydrogels and explores the latest applications of fluorescent hydrogels in cancer treatment, biorecognition, and visualization. Finally, it discusses the primary challenges and potential future progression of fluorescent hydrogels for cancer management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».