Notice bibliographique
Résumé
The goal of nanomedicine is to use nanoparticles to carry drugs to specific target site in the body. For cancer nanomedicine, a recent meta-analysis showed that only 0.7% of the injected nanoparticles reach the tumour. To address this delivery inefficiency, it is important to examine each biological barrier to determine its impact on delivery. In this thesis, first the body was modelled as a series of barriers that nanoparticles need to overcome successively in order to access the target site. The model shows that the number and strength of barriers limits what is available to be delivered. The macrophages of the liver can sequester up to 99% of the injected nanoparticles, and thus are the biggest barrier for targeted delivery. Next, clodronate-liposomes were used to remove the liver macrophages and showed that both nanoparticle tumour delivery and hepatobiliary elimination can be improved. Specifically, nanoparticle tumour delivery can be increased up to 50× and hepatobiliary elimination up to 10×. Removal of the liver macrophages then allowed the exploration of other secondary barriers to delivery such as tumour pathophysiology and the liver sinusoidal endothelium. Together, these studies define concepts and strategies that can improve nanoparticle delivery and reduce unwanted bioaccumulation to pave the way for their clinical translation and regulatory approval.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».