Multifunctional Self-Assembled Supernanoparticles for Deep-Tissue Bimodal Imaging and Amplified Dual-Mode Heating Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Developing multifunctional therapeutic and diagnostic (theranostic) nanoplatforms is critical for addressing challenging issues associated with cancers. Here, self-assembled supernanoparticles consisting of superparamagnetic Fe 3 O 4 nanoparticles and photoluminescent PbS/CdS quantum dots whose emission lies within the second biological window (II-BW) are developed. The proposed self-assembled Fe 3 O 4 and PbS/CdS (II-BW) supernanoparticles [SASNs (II-BW)] exhibit outstanding photoluminescence detectable through a tissue as thick as 14 mm, by overcoming severe light extinction and concomitant autofluorescence in II-BW, and significantly enhanced T 2 relaxivity (282 mM –1 s –1, ca . 4 times higher than free Fe 3 O 4 nanoparticles) due to largely enhanced magnetic field inhomogeneity. On the other hand, SASNs (II-BW) possess the dual capacity to act as both magnetothermal and photothermal agents, overcoming the main drawbacks of each type of heating separately. When SASNs (II-BW) are exposed to the dual-mode (magnetothermal and photothermal) heating, the thermal energy transfer efficiency is amplified 7-fold compared with magnetic heating alone. These results, in hand with the excellent photo- and colloidal stability, and negligible cytotoxicity, demonstrate the potential use of SASNs (II-BW) for deep-tissue bimodal (magnetic resonance and photoluminescence) in vivo imaging, while simultaneously providing the possibility of SASNs (II-BW)-mediated amplified dual-mode heating treatment for cancer therapy.
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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 ».