A Multivalent Approach to Triggerable-Release Cancer Drug Delivery Systems
Notice bibliographique
Résumé
Cancer continues to be one of the largest health concerns in Canada with approximately 43% of Canadians expected to be diagnosed in their lifetime. However, traditional chemotherapy methods often create complications from nonspecific drug distribution and poor penetration into tumors, providing an inefficient method for suppressing tumor growth and metastasis, and causing indiscriminate harm to healthy cells in the body. The damage that is caused to healthy cells is the root of most destructive and painful side-effects associated with chemotherapy, including nausea, fatigue, hair loss, mouth sores, fertility issues, and organ damage . Nanodiamonds, microscopic diamond particles, have recently gained popularity in medical applications due to their low cost and negligible toxicity. Additionally, their large surface area allows them to be easily modified with biocompatible attachments like polyethylene glycol (PEG) chains and a self-immolative drug linker, which acts as an efficient drug carrier due to its increased loading site. The Trant Team seeks to design and characterize a selective drug delivery system utilizing the pH-sensitive linker property to release the drug in the cancer cell's acidic environment, reducing harm to not-as-acidic healthy cells. Previous work within the team used nanodiamond single valent carriers in preliminary studies. This presentation will describe multivalent modifications to further increase the loading capacity. Once synthesized and characterized, this drug delivery system is to be tested in vivo on zebrafish to observe its safety and efficacy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».