Lipid-based nanoparticles external triggered release strategies in cancer nanomedicine
Notice bibliographique
Résumé
Nearly half of humanity will develop cancer in their Lifetime. Current therapies, particularly chemotherapeutic drugs, face significant challenges due to the lack of tissue-specific delivery. For example, less than 0.1% of anticancer drugs administered systemically reach the tumor site, resulting in damage to healthy tissues and leading to a wide range of side effects. An effective strategy to address this problem is the encapsulation of chemotherapeutic drugs within nanoscale synthetic lipid structures, known as lipid-based nanoparticles (LBNPs). LBNPs can enhance a drug's circulation half-life in the bloodstream and exploit the enhanced permeability and retention (EPR) effect. These delivery systems have led to the approval of more than 20 FDA-approved chemotherapeutic drugs. The greatest advantage is often improved pharmacokinetics, which enables a higher maximum tolerated dose while maintaining similar therapeutic efficacy and reducing side effects. However, a key limitation is that in many cases LBNPs are too stable, with free drug released very slowly, which limits anticancer efficacy. Consequently, externally triggered strategies have gained increasing attention, as they allow site-specific and on-demand release of LBNP contents at the tumor, thereby overcoming this stability barrier and enabling higher tumor-specific drug concentrations with fewer systemic side effects. This article reviews recent advances in externally triggered release mechanisms for LBNPs, including thermal, ultrasound, radiation, magnetic, and light-based approaches, and examines their potential integration into clinical cancer settings.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».