Photosensitized singlet oxygen generation and detection: Recent advances and future perspectives in cancer photodynamic therapy
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
Photodynamic therapy (PDT) uses photosensitizers and visible light in combination with molecular oxygen to produce reactive oxygen species (ROS) that kill malignant cells by apoptosis and/or necrosis, shut down the tumor microvasculature and stimulate the host immune system. The excited singlet state of oxygen ( 1 O 2 ) is recognized to be the main cytotoxic ROS generated during PDT for the majority of photosensitizers used clinically and for many investigational new agents, so that maximizing its production within tumor cells and tissues can improve the therapeutic response, and several emerging and novel approaches for this are summarized. Quantitative techniques for 1 O 2 production measurement during photosensitization are also of immense importance of value for both preclinical research and future clinical practice. In this review, emerging strategies for enhanced photosensitized 1 O 2 generation are introduced, while recent advances in direct detection and imaging of 1 O 2 luminescence are summarized. In addition, the correlation between cumulative 1 O 2 luminescence and PDT efficiency will be highlighted. Meanwhile, the validation of 1 O 2 luminescence dosimetry for PDT application is also considered. This review concludes with a discussion on future demands of 1 O 2 luminescence detection for PDT dosimetry, with particular emphasis on clinical translation. Eye‐catching color image for graphical abstract. magnified image Eye‐catching color image for graphical abstract.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle