A PEGylation-Free Biomimetic Porphyrin Nanoplatform for Personalized Cancer Theranostics
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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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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 découle