Multifunctional Liposome Nanocarriers Combining Upconverting Nanoparticles and Anticancer Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide-doped upconverting nanoparticles (UCNPs) are well-known for their inherent ability to convert low energy near-infrared (NIR) excitation wavelengths into higher energy emission wavelengths covering the ultraviolet (UV) to NIR regions. This optical feature makes UCNPs highly attractive for a broad range of applications including (bio)imaging and the biomedical use of light-triggered processes such as drug release. In the quest for novel theranostic approaches, the combination of multiple modalities on a single nanoscale platform, for example, combining optical imaging and drug delivery, is very desirable. In this context, liposomes, artificially prepared constructs composed of a lamellar phase lipid bilayer, have been introduced as suitable nanocarriers for UCNPs. Here, we developed a hybrid nanocarrier consisting of Er(3+) and Yb(3+) co-doped NaGdF4 UCNPs that were encapsulated in the aqueous core of the liposomes and the potential of the obtained nanocarriers for drug delivery was shown by co-loading the model anticancer drug doxorubicin (DOX). Under 980 nm excitation, a decrease of the green upconversion emission of the NaGdF4:Er(3+), Yb(3+) UCNPs was observed when DOX was co-loaded with the UCNPs in the liposome nanocarrier. This quenching effect is assigned to the energy transfer between the donor UCNP and the acceptor DOX and is most significant, since it allows for the spectral monitoring of the DOX loading and release from the liposome nanocarriers. Thus, the drug loading, release, and spectral monitoring properties of the obtained liposome nanocarriers were thoroughly characterized allowing us to assess their future potential as theranostic nanocarriers.
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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 | 0,001 | 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 ».