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Enregistrement W2521094228 · doi:10.1038/am.2016.146

Magnetic nanoparticle-promoted droplet vaporization for in vivo stimuli-responsive cancer theranostics

2016· article· en· W2521094228 sur OpenAlexaff
Yang Zhou, Ronghui Wang, Zhaogang Teng, Zhigang Wang, Bing Hu, Michael C. Kolios, Hangrong Chen, Nan Zhang, Yanjie Wang, Pan Li, Wu Xing, Guangming Lu, Yu Chen, Yuanyi Zheng

Notice bibliographique

RevueNPG Asia Materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceVaporizationNanotechnologyIn vivoNanoparticleMagnetic nanoparticlesBiomedical engineeringCancerMagnetic resonance imagingIron oxide nanoparticlesMedicineRadiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of efficient strategies for in vivo stimuli-responsive cancer treatment and personalized biomedicine is a great challenge. To overcome the critical issues and limitations of traditional protocols using acoustic droplet vaporization and optical droplet vaporization in stimuli-responsive tumor treatment, we herein report a new strategy, magnetic droplet vaporization (MDV), based on nanobiotechnology, for efficient magnetic field-responsive cancer theranostics. Perfluorohexane (PFH)-encapsulated superparamagnetic hollow iron oxide nanoparticles with a high magnetic-thermal energy transfer capability quickly respond to an external alternating current (a.c.) magnetic field to produce thermal energy and raise the temperature of the surrounding tumor tissue. The encapsulated PFH, with a desirable boiling point of ~56 °C, can be vaporized to enhance the performance of ultrasound imaging of tumors, as systematically demonstrated both in vitro and in vivo. The magnetic–thermal energy transfer further ablated and removed tumors in mice tumor xenograft models. This unique MDV principle with high versatility and performance is expected to broaden the biomedical applications of nanotechnology and promote clinical translations of intelligent diagnostic and therapeutic modalities, especially for battling cancer. Hollow iron nanoparticles can enhance both the imaging and complete removal of tumours in live mice using magnetically simulated heat. Ultrasound molecular imaging is one of the safest ways to track cancerous cell growth, but its success depends on producing gas-filled microbubbles that attach to the targeted tissue. As an alternative to optical or acoustic microbubble generators, Yu Chen from the Shanghai Institute of Ceramics, Yuanyi Zheng from Shanghai Sixth People's Hospital and colleagues have used superparamagnetic iron oxide probes with an encapsulated, low-boiling-point gas inside their nanoshells. After injecting the probes into breast cancer cells, the team applied a non-intrusive alternating-current magnetic field. This stimulus generated thermal energy that raised tissue temperature slightly, releasing numerous microbubbles through vapourization. The ultrasound-guided probes could then heat tumours sufficiently to stop regrowth using longer field exposure times. A novel magnetic droplet vaporization strategy was developed for efficient magnetic field-responsive cancer theranostics. Perfluorohexane (PFH)-encapsulated superparamagnetic hollow iron oxide nanoparticles with high magnetic-thermal energy transfer capability quickly respond to external alternating current (a.c.) magnetic field to produce thermal energy and raise the surrounding temperature of tumor tissue. The encapsulated PFH with desirable boiling point of about 56 °C can be vaporized to enhance the ultrasound imaging performance for responsive imaging. Such a magnetic–thermal energy transfer can further completely ablate and remove the tumor against a mice tumor xenograft model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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