A PEGylation-Free Biomimetic Porphyrin Nanoplatform for Personalized Cancer Theranostics
Notice bibliographique
Résumé
PEGylation (PEG) is the most commonly adopted strategy to prolong nanoparticles' vascular circulation by mitigating the reticuloendothelial system uptake. However, there remain many concerns in regards to its immunogenicity, targeting efficiency, etc., which inspires pursuit of alternate, non-PEGylated systems. We introduced here a PEG-free, porphyrin-based ultrasmall nanostructure mimicking nature lipoproteins, termed PLP, that integrates multiple imaging and therapeutic functionalities, including positron emission tomography (PET) imaging, near-infrared (NIR) fluorescence imaging and photodynamic therapy (PDT). With an engineered lipoprotein-mimicking structure, PLP is highly stable in the blood circulation, resulting in favorable pharmacokinetics and biodistribution without the need of PEG. The prompt tumor intracellular trafficking of PLP allows for rapid nanostructure dissociation upon tumor accumulation to release monomeric porphyrins to efficiently generate fluorescence and photodynamic reactivity, which are highly silenced in intact PLP, thus providing an activatable mechanism for low-background NIR fluorescence imaging and tumor-selective PDT. Its intrinsic copper-64 labeling feature allows for noninvasive PET imaging of PLP delivery and quantitative assessment of drug distribution. Using a clinically relevant glioblastoma multiforme model, we demonstrated that PLP enabled accurate delineation of tumor from surrounding healthy brain at size less than 1 mm, exhibiting the potential for intraoperative fluorescence-guided surgery and tumor-selective PDT. Furthermore, we demonstrated the general applicability of PLP for sensitive and accurate detection of primary and metastatic tumors in other clinically relevant animal models. Therefore, PLP offers a biomimetic theranostic nanoplatform for pretreatment stratification using PET and NIR fluorescence imaging and for further customized cancer management via imaging-guided surgery, PDT, or/and potential chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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 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 ».