Seeing, Targeting and Delivering with Upconverting Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Efficient control over drug release is critical to increasing drug efficacy and avoiding side effects. An ideal drug delivery system would deliver drugs in the right amount, at the right location and at the right time noninvasively. This can be achieved using light-triggered delivery: light is noninvasive, spatially precise and safe if appropriate wavelengths are chosen. However, the use of light-controlled delivery systems has been limited to areas that are not too deep inside the body because ultraviolet (UV) or visible (Vis) light, the typical wavelengths used for photoreactions, have limited penetration and are toxic to biological tissues. The advent of upconverting nanoparticles (UCNPs) has made it possible to overcome this crucial challenge. UCNPs can convert near-infrared (NIR) radiation, which can penetrate deeper inside the body, to shorter wavelength NIR, Vis and UV radiation. UCNPs have been used as bright, in situ sources of light for on-demand drug release and bioimaging applications. These remote-controlled, NIR-triggered drug delivery systems are especially attractive in applications where a drug is required at a specific location and time such as in anesthetics, postwound healing, cardiothoracic surgery and cancer treatment. In this Perspective, we discuss recent progress and challenges as well as propose potential solutions and future directions, especially with regard to their translation to the clinic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».