Synthesis and Evaluation of a Stable Bacteriochlorophyll-Analog and Its Incorporation into High-Density Lipoprotein Nanoparticles for Tumor Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The syntheses of novel near-infrared (NIR) dyes with excellent optical properties in biological tissues have driven the continued improvement of fluorescence imaging of deeply seated tumors. Bacteriochlorophyll a (Bchl), a dye synthesized by the phototrophic bacteria, R. sphaeroids, is particularly suited for deep tissue imaging due to its high absorbance coefficient and good fluorescence quantum yield in the NIR spectrum. However, obstacles that impede the development of this fluorophore are its poor stability and lack of tumor specificity. These issues ultimately limit its utility for tumor detection. Herein we describe a robust synthesis of a novel Bchl analog, bacteriochlorin e(6) bisoleate (BchlBOA), which is chemically stable, has excellent photophysical properties (ex, 752 nm; em, 762 nm) and is tailored for the incorporation into a tumor targetable high-density lipoprotein (HDL)-like nanoparticle (NP). Incorporating BchlBOA into HDL (HDL-BchlBOA) yielded 12 nm sized particles, corresponding well with the diameter of native HDL. Functional cell uptake studies showed that HDL-BchlBOA was taken up by cells expressing the HDL receptor, scavenger receptor B type I (SR-BI), and was inhibited by 25-fold excess native HDL. Furthermore, the NP was successfully detected in KB cancer cells both in vitro and in tumor xenografts. Taken together, these results demonstrate that we successfully synthesized and formulated a stable analog of Bchl that is capable of being incorporated within HDL-like NPs for tumor-targeted imaging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».