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Enregistrement W4415696113 · doi:10.1039/d5cc05169j

Ferroptosis based on metal–organic frameworks for tumor therapy

2025· article· en· W4415696113 sur OpenAlexaff
Hang Li, Xuezhong Du

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanocarriersReactive oxygen speciesLimitingGPX4ImmunotherapyProgrammed cell deathPhotodynamic therapyFunction (biology)Homeostasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ferroptosis is a novel non-apoptotic form of programmed cell death driven by iron-dependent lipid peroxidation, distinct from apoptosis, necrosis, and autophagy. The core of ferroptosis is the accumulation of lipid peroxides (LPO), resulting from the uncontrolled oxidation of polyunsaturated fatty acids catalyzed by intracellular reactive oxygen species (ROS). However, redox homeostasis and iron metabolism homeostasis in tumor cells can regulate ROS and iron ion levels to avoid oxidative stress-induced cell damage, limiting the therapeutic effect and clinical applications of ferroptosis. Fe- and Cu-based metal-organic frameworks (MOFs) not only serve as nanocarriers for various cargoes, including drugs, photosensitizers, inhibitors, inducers, and sensitizers, but also function as iron/copper ion carriers and ferroptosis inducers. In addition to enhancing ferroptosis with Fe-MOFs and Cu-MOFs, the combination therapy of ferroptosis, chemotherapy, photodynamic therapy, and immunotherapy for tumors is achieved. This highlight article reviews the major achievements made in the field of ferroptosis based on Fe-MOFs and Cu-MOFs for tumor therapy over the past 5 years, especially the last 3 years. The future challenges of physiological stability and active targeting of MOF-based delivery systems, as well as the large-scale preparation of Fe-MOFs, and promising prospects of ferroptosis based on Fe-MOFs from clinical translation into practical applications are also outlined.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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