Advancing porphyrin's biomedical utility via supramolecular chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Porphyrins are organic heterocyclic macrocycles with photophysical properties well-suited for clinical phototherapy and cancer imaging. However, their wider application in the clinical management of disease is barred by poor aqueous solubility, bioavailability, tumour accumulation and skin phototoxicity. These limitations instigated the development of supramolecular platforms that improved porphyrin pharmacokinetics and tumour-homing. The supramolecular formulation of porphyrins also facilitates single agent-mediated deeper tissue photoactivation, extended imaging and theranostic multimodality, and synergistic application of multiple therapies. Supramolecular porphyrin structures can overcome additional limitations of porphyrin-mediated photodynamic therapy (PDT), including low depths of tissue penetration that restrict PDT to superficial lesions, inability to treat hypoxic tumours, and incomplete tumour damage. In this review, we discuss the photophysical properties of porphyrins, and overview the clinically-relevant advantages and challenges arising from their incorporation within supramolecular platforms. Specifically, fundamentals underlying the ability of these platforms to ameliorate passive and active porphyrin delivery to tumours, achieve deeper tissue PDT via red-shifted porphyrin Q-bands, energy transfer and sonodynamic effects, and enable new porphyrin-mediated theranostics and synergistic therapeutic capabilities will be explained and exemplified with seminal and cutting-edge in vivo studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».