Ablation of Hypoxic Tumors with Dose-Equivalent Photothermal, but Not Photodynamic, Therapy Using a Nanostructured Porphyrin Assembly
Notice bibliographique
Résumé
Tumor hypoxia is increasingly being recognized as a characteristic feature of solid tumors and significantly complicates many treatments based on radio-, chemo-, and phototherapies. While photodynamic therapy (PDT) is based on photosensitizer interactions with diffused oxygen, photothermal therapy (PTT) has emerged as a new phototherapy that is predicted to be independent of oxygen levels within tumors. It has been challenging to meaningfully compare these two modalities due to differences in contrast agents and irradiation parameters, and no comparative in vivo studies have been performed until now. Here, by making use of recently developed nanostructured self-quenched porphysome nanoparticles, we were able to directly compare PDT and PTT using matched light doses and matched porphyrin photosensitizer doses (with the photosensitizer being effective for either PTT or PDT based on the existence of nanostructure or not). Therefore, we demonstrated the nanostructure-driven conversion from the PDT singlet oxygen generating mechanism of porphyrin to a completely thermal mechanism, ideal for PTT enhancement. Using a novel hypoxia tumor model, we determined that nanostructured porphyrin PTT enhancers are advantageous to overcome hypoxic conditions to achieve effective ablation of solid tumors.
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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 ».