Highly Efficient Copper Sulfide‐Based Near‐Infrared Photothermal Agents: Exploring the Limits of Macroscopic Heat Conversion
Notice bibliographique
Résumé
Among the foreseeable therapeutic approaches at the cellular level, nanoplatform-driven photothermal therapy is a thriving tool for the selective eradication of malignant tissues with minimal side effects to healthy ones. Hence, chemically versatile, near-infrared absorbing plasmonic nanoparticles are distinctly appealing and most sought after as efficient photothermal agents. In this work, a straightforward method to synthesize monodisperse PEGylated copper sulfide nanoparticles of pure covellite (CuS) phase, featuring strong localized surface plasmonic resonance absorption in the near-infrared and flexible surface chemistry, imparted by monomethyl ether polyethylene glycol molecules, is developed and optimized. These nanoparticles show a remarkable photothermal heat conversion efficiency (HCE) of 71.4%, which is among the highest for CuS systems and rivals that of plasmonic noble metal nanostructures. Moreover, through critical evaluation and mathematical modeling of the material's properties and measurement methodology, it is assessed that the calculated HCE values drastically depend on experimental conditions such as wavelength-dependent solvent absorption properties, sol concentration, and optical path. These findings are of paramount relevance to the photothermal community, since they call for a standardization of the procedure for the evaluation of the HCE of proposed photothermal agents, in order to make the reported values universally and reliably comparable.
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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) | 0,000 | 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 ».