Silica-Coated Quantum Dots for Optical Evaluation of Perfluorocarbon Droplet Interactions with Cells
Notice bibliographique
Résumé
There has been recent interest in developing new, targeted, perfluorocarbon (PFC) droplet-based contrast agents for medical imaging (e.g., magnetic resonance imaging, X-ray/computed tomography, and ultrasound imaging). However, due to the large number of potential PFCs and droplet stabilization strategies available, it is challenging to determine in advance the PFC droplet formulation that will result in the optimal in vivo behavior and imaging performance required for clinical success. We propose that the integration of fluorescent quantum dots (QDs) into new PFC droplet agents can help to rapidly screen new PFC-based candidate agents for biological compatibility early in their development. QD labels can allow the interaction of PFC droplets with single cells to be assessed at high sensitivity and resolution using optical methods in vitro, complementing the deeper depth penetration but lower resolution provided by PFC droplet imaging using in vivo medical imaging systems. In this work, we introduce a simple and robust method to miscibilize silica-coated nanoparticles into hydrophobic and lipophobic PFCs through fluorination of the silica surface via a hydrolysis-condensation reaction with 1H,1H,2H,2H-perfluorodecyltriethoxysilane. Using CdSe/ZnS core/shell QDs, we show that nanoscale, QD-labeled PFC droplets can be easily formed, with similar sizes and surface charges as unlabeled PFC droplets. The QD label can be used to determine the PFC droplet uptake into cells in vitro by fluorescence microscopy and flow cytometry, and can be used to validate the fate of PFC droplets in vivo in small animals via fluorescence microscopy of histological tissue sections. This is demonstrated in macrophage and cancer cells, and in rabbits, respectively. This work reveals the potential of using QD labels for rapid, preclinical, optical assessment of different PFC droplet formulations for their future use in patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 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 ».