Size reduction of cosolvent-infused microbubbles to form acoustically responsive monodisperse perfluorocarbon nanodroplets
Notice bibliographique
Résumé
Perfluorocarbon (PFC) nanodroplet agents are exciting new biomaterials that can be remotely vapourized by ultrasound or light to change into micron-scale gas bubbles in situ. After PFC nanodroplet vapourization, the micron-scale gas bubble can interact strongly with ultrasound radiation, such that the bubbles can be used for cancer imaging and therapy. For these phase-change agents to be useful, however, PFC nanodroplets must be produced in the range of 100 to 400 nm in diameter with high size control and monodispersity, restrictions that remain a challenge. Here, we address this challenge by taking advantage of the size control offered by microfluidics, in combination with the size reduction provided by cosolvent-infused PFC bubbles through both condensation and cosolvent dissolution. In this approach, PFC bubbles with a high percentage of cosolvent (in this study, diethyl ether, DEE) are produced using microfluidics at a temperature above the boiling point. After synthesis, these bubbles become much smaller through both condensation of the gas into liquid droplets and from dissolution of the DEE into the continuous phase. This approach demonstrates that monodisperse, cosolvent-incorporated PFC bubbles can directly form monodisperse PFC nanodroplets a factor of 24 times smaller than the precursor bubbles. We also demonstrate that these nanoscale droplets can be converted to echogenic microbubbles after exposure to ultrasound, showing that these PFC nanodroplets are viable for the in situ production of ultrasound contrast agents. We show that this system can overcome the minimum droplet size limit of standard microfluidics, and is a powerful new tool for generating monodisperse, PFC phase-change ultrasound contrast agents for treating and imaging cancer.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».