Photoacoustic imaging of tumor targeting with riboflavin-functionalized theranostic nanocarriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Photoacoustic imaging is an emerging method in the molecular imaging field, providing high spatiotemporal resolution and sufficient imaging depths for many clinical applications. Therefore, the aim of this study was to use photoacoustic imaging as a tool to evaluate a riboflavin (RF)-based targeted nanoplatform. RF is internalized by the cells through a specific pathway, and its derivatives were recently shown as promising tumor-targeting vectors for the drug delivery systems. Here, the RF amphiphile synthesized from a PEGylated phospholipid was successfully inserted into a long-circulating liposome formulation labeled with the clinically approved photoacoustic contrast agent – indocyanine green (ICG). The obtained liposomes had a diameter of 124 nm (polydispersity index =0.17) and had a negative zeta potential of –26 mV. Studies in biological phantoms indicated a stable and concentration-dependent photoacoustic signal (Vevo ® LAZR) of the ICG-containing RF-functionalized liposomes. In A431 cells, a high uptake of RF-functionalized liposomes was found and could be blocked competitively. First, studies in mice revealed ~3 times higher photoacoustic signal in subcutaneous A431 tumor xenografts ( P <0.05) after injection of RF-functionalized liposomes compared to control particles. In this context, the application of a spectral unmixing protocol confirmed the initial quantitative data and improved the localization of liposomes in the tumor. In conclusion, the synthesized RF amphiphile leads to efficient liposomal tumor targeting and can be favorably detected by photoacoustic imaging with a perspective of theranostic applications. Keywords: photoacoustic imaging, long-circulating liposomes, active targeting, riboflavin, indocyanine green
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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)
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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 ».