Near-Infrared-Triggered Anticancer Drug Release from Upconverting Nanoparticles
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
Targeted drug delivery using functional nanoparticles has provided new strategies for improving therapeutic efficacy while concurrently minimizing toxicity. Photodynamic therapy is an approach that offers control of drug delivery by use of an external photon source to allow active therapeutic release to a target area. Upconverting nanoparticles (UCNPs) have potential to operate as integral components of photodynamic therapeutic platforms based on the resonant absorption of near-infrared (NIR) radiation and emission at shorter wavelengths. NIR radiation is minimally absorbed and scattered by biological tissues, and the NIR excitation of UCNPs can generate anti-Stokes emission in the ultraviolet-visible wavelength range at intensities that can be used to trigger cleavage of bonds linking therapeutics at the nanoparticle interface. Herein, we describe an investigation of photocleavage at the surface of UCNPs to release the chemotherapeutic 5-fluorouracil (5-FU). Core-shell UCNPs composed of a β-NaYF4: 4.95% Yb, 0.08% Tm core and a β-NaYF4 shell were coated with o-phosphorylethanolamine ligands and coupled to an o-nitrobenzyl (ONB) derivative of 5-FU. NIR excitation of the UCNPs resulted in photoluminescence (PL) emission bands centered at 365, 455, and 485 nm. The UV-blue PL was in resonance with the absorption band of the ONB-FU derivative resulting in photocleavage and subsequent release of the 5-FU drug from the UCNPs for these in vitro studies. The release of 5-FU was complete in <14 min using a NIR laser source centered at 980 nm that operated at a power of <100 mW. The efficiency of triggered release was as high as 77% of the total ONB-FU conjugate, while the rate of drug release could be tuned with the laser power output. This work provides an important first step in the development of a UCNP platform capable of targeted chemotherapy.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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