Multifunctional Peptide-Conjugated Hybrid Silica Nanoparticles for Photodynamic Therapy and MRI
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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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) | 0,001 | 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 ».