Direct Incorporation of Lipophilic Nanoparticles into Monodisperse Perfluorocarbon Nanodroplets via Solvent Dissolution from Microfluidic-Generated Precursor Microdroplets
Notice bibliographique
Résumé
Multifunctional medical agents based on imaging or therapy nanoparticles (NPs) incorporated into perfluorocarbon (PFC) droplets are promising new agents for cancer detection and treatment. For the first time, monodisperse PFC nanodroplets labeled with NPs have been produced. Lipophilic, as-synthesized, hydrocarbon-stabilized NPs are directly miscibilized into lipophobic PFCs using a removable cosolvent, diethyl ether (DEE), which eliminates the need of the typical time-consuming and expertise-specific NP surface modification steps previously required for NP incorporation into PFCs. This NP-DEE/PFC solution is then used to synthesize monodisperse, micrometer-scale, DEE-infused NP-PFC precursor droplets in water using microfluidics. After precursor microdroplet generation, the DEE cosolvent is removed by dissolution and evaporation, resulting in dramatically smaller, monodisperse, NP-labeled nanodroplets, with final droplet sizes far smaller than the minimum droplet size limit of the microfluidic system, and easily controlled by the amount of DEE mixed in the PFC phase prior to precursor droplet synthesis. Using this technique, unmodified lipophilic quantum dot (QD) NPs were integrated into monodisperse and PFC nanodroplets 165 times smaller in volume than the precursor microdroplets, with dimensions down to 470 nm. The final droplet sizes scaled with the PFC concentrations in the precursor microdroplets, and the QDs remain localized within the droplets after DEE is removed from the system. This method is robust and versatile, and it comprises a platform technology for other unmodified lipophilic NPs and molecules to be incorporated into different types of PFC droplets for the production of new NP-PFC hybrid agents for medical imaging and therapy applications.
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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 ».