Performances of a Pristine Graphene–Microbubble Hybrid Construct as Dual Imaging Contrast Agent and Assessment of Its Biodistribution by Photoacoustic Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coupling near‐infrared (NIR) nanoscale absorbing materials with microbubbles (MBs) can generate a multifunctional dual imaging contrast agent. A new approach is presented for a hybrid photoacoustic/ultrasound contrast enhancer where pristine graphene is stably tethered to poly(vinyl alcohol) (PVA)‐based MBs. The main advantages of this approach are i) the preservation of optical and mechanical properties of intact graphene for an efficient photoacoustic (PA) enhancement and ii) the echogenicity and biocompatibility due to the robust anchoring of graphene to the bioinert PVA shell. PVA MBs provide ideal platforms for drug loading and ligand tethering for specific tumor targeting. One of the crucial goals toward this direction is optimizing this system in terms of balance between favorable acoustic/photoacoustic properties, immune shielding, and cytotoxicity. Such a combination strongly depends on the bridging moieties between graphene and the microbubble surface and can be easily tuned by PEGylation. The optimized graphene PVA MBs as contrast agent provide an efficient enhancement in vivo both in ultrasound and photoacoustic modes. The spectrally separable absorbance profile allows to a first demonstration of performing real‐time in vivo multiplexed photoacoustic imaging of graphene PVA MBs, and assessment of their full body biodistribution using a Vevo LAZR‐X photoacoustic imaging system.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».