In vivo assembly of nanoparticle components to improve targeted cancer imaging
Notice bibliographique
Résumé
Many small molecular anticancer agents are often ineffective at detecting or treating cancer due to their poor pharmacokinetics. Using nanoparticles as carriers can improve this because their large size reduces clearance and improves retention within tumors, but it also slows their rate of transfer from circulation into the tumor interstitium. Here, we demonstrate an alternative strategy whereby a molecular contrast agent and engineered nanoparticle undergo in vivo molecular assembly within tumors, combining the rapid influx of the smaller and high retention of the larger component. This strategy provided rapid tumor accumulation of a fluorescent contrast agent, 16- and 8-fold faster than fluorescently labeled macromolecule or nanoparticle controls achieved. Diagnostic sensitivity was 3.0 times that of a passively targeting nanoparticle, and this improvement was achieved 3 h after injection. The advantage of the in vivo assembly approach for targeting is rapid accumulation of small molecular agents in tumors, shorter circulation time requirements, possible systemic clearance while maintaining imaging sensitivity in the tumor, and nanoparticle anchors in tumors can be utilized to alter the pharmacokinetics of contrast agents, therapeutics, and other nanoparticles. This study demonstrates molecular assembly of nanoparticles within tumors, and provides a new basis for the future design of nanomaterials for medical applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».