Therapeutic Potential of Nanoscale Metal–Organic Frameworks in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) represents the predominant type of primary liver cancer and remains a major global health concern. Current therapeutic strategies-such as surgical resection, radiation, and chemotherapy-provide clinical benefits but are frequently accompanied by considerable adverse effects. Consequently, identifying alternative treatment modalities and developing strategies that allow the use of lower drug doses without compromising therapeutic outcomes are essential goals in HCC management. Among emerging nanoscale platforms, metal-organic frameworks (MOFs) have attracted exceptional interest as promising candidates for targeted drug delivery in cancer therapy. Their inherent characteristics, including highly ordered porosity, large surface area, tunable cavities, adjustable chemical functionality, and remarkable drug-loading capacity, set them apart from conventional porous nanomaterials. Owing to their hierarchical architecture, MOFs are especially suitable for multimodal and synergistic anti-cancer treatments. MOF-based systems have demonstrated the ability to reinforce the performance of several therapeutic modalities, including photodynamic therapy (PDT), photothermal therapy (PTT), chemodynamic therapy (CDT), and sonodynamic therapy (SDT), while also serving as efficient carriers for targeted drug release. Their structural versatility further enables improved drug stability, enhanced solubility, and controlled-release behavior. This review provides an overview of recent progress in MOF-enabled therapeutic strategies and discusses their potential applications in the treatment of HCC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».