Multifunctional Peptide-Conjugated Hybrid Silica Nanoparticles for Photodynamic Therapy and MRI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Photodynamic therapy (PDT) is an emerging theranostic modality for various cancer as well as non-cancer diseases. Its efficiency is mainly based on a selective accumulation of PDT and imaging agents in tumor tissue. The vascular effect is widely accepted to play a major role in tumor eradication by PDT. To promote this vascular effect, we previously demonstrated the interest of using an active- targeting strategy targeting neuropilin-1 (NRP-1), mainly over-expressed by tumor angiogenic vessels. For an integrated vascular-targeted PDT with magnetic resonance imaging (MRI) of cancer, we developed multifunctional gadolinium-based nanoparticles consisting of a surface-localized tumor vasculature targeting NRP-1 peptide and polysiloxane nanoparticles with gadolinium chelated by DOTA derivatives on the surface and a chlorin as photosensitizer. The nanoparticles were surface-functionalized with hydrophilic DOTA chelates and also used as a scaffold for the targeting peptide grafting. In vitro investigations demonstrated the ability of multifunctional nanoparticles to preserve the photophysical properties of the encapsulated photosensitizer and to confer photosensitivity to MDA-MB-231 cancer cells related to photosensitizer concentration and light dose. Using binding test, we revealed the ability of peptide-functionalized nanoparticles to target NRP-1 recombinant protein. Importantly, after intravenous injection of the multifunctional nanoparticles in rats bearing intracranial U87 glioblastoma, a positive MRI contrast enhancement was specifically observed in tumor tissue. Real-time MRI analysis revealed the ability of the targeting peptide to confer specific intratumoral retention of the multifunctional nanoparticles.
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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