Critical Considerations on the Clinical Translation of Upconversion Nanoparticles (UCNPs): Recommendations from the European Upconversion Network (COST Action CM1403)
Notice bibliographique
Résumé
The unique photoluminescent properties of upconversion nanoparticles (UCNPs) have attracted worldwide research interest and inspired many bioanalytical applications. The anti-Stokes emission with long luminescence lifetimes, narrow and multiple absorption and emission bands, and excellent photostability enable background-free and multiplexed detection in deep tissues. So far, however, in vitro and in vivo applications of UCNPs are restricted to the laboratory use due to safety concerns. Possible harmful effects may originate from the chemical composition but also from the small size of UCNPs. Potential end users must rely on well-founded safety data. Thus, a risk to benefit assessment of the envisioned combined therapeutic and diagnostic ("theranostic") applications is fundamentally important to bridge the translational gap between laboratory and clinics. The COST Action CM1403 "The European Upconversion Network-From the Design of Photon-Upconverting Nanomaterials to Biomedical Applications" integrates research on UCNPs ranging from fundamental materials synthesis and research, detection instrumentation, biofunctionalization, and bioassay development to toxicity testing. Such an interdisciplinary approach is necessary for a better and safer theranostic use of UCNPs. Here, the status of nanotoxicity research on UCNPs is compared to other nanomaterials, and routes for the translation of UCNPs into clinical applications are delineated.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».