Hybrid Quantum Dot−Fatty Ester Stealth Nanoparticles: Toward Clinically Relevant <i>in Vivo</i> Optical Imaging of Deep Tissue
Notice bibliographique
Résumé
Despite broad applications of quantum dots (QDs) in vitro, severe toxicity and dominant liver uptake have limited their clinical application. QDs that excite and emit in the ultraviolet and visible regions have limited in vivo applicability due to significant optical interference exerted by biological fluids and tissues. Hence we devised a new biocompatible hybrid fluorophore composed of near-infrared-emitting PbSe quantum dots encapsulated in solid fatty ester nanoparticles (QD-FEN) for in vivo imaging. The quantum yield and tissue penetration depth of the QD-FEN were characterized, and their biological fate was examined in a breast tumor-bearing animal model. It was found for the first time that chemical modification of the headgroup of QD-encapsulating organic fatty acids was a must as these groups quenched the photoluminescence of PbSe nanocrystals. The use of fatty esters enhanced aqueous quantum yields of PbSe QDs up to ∼45%, which was 50% higher than that of water-soluble PbSe nanocrystals in an aqueous medium. As a result, a greater than previously reported tissue penetration depth of fluorescence was recorded at 710 nm/840 nm excitation/emission wavelengths. The QD-FEN had much lower short-term cytotoxicity compared to nonencapsulated water-soluble QDs. More importantly, reduced liver uptake, increased tumor retention, lack of toxic response, and nearly complete clearance of QD-FEN from the tested animals was demonstrated. With a combination of near-infrared spectral properties, enhanced optical properties,and significantly improved biosafety profile, this novel hybrid nanoparticulate fluorophore system demonstrably provides real-time, deep-tissue fluorescent imaging of live animals, laying a foundation for further development toward clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».