Magnetic Photoluminescent Nanoplatform Built from Large-Pore Mesoporous Silica
Notice bibliographique
Résumé
Integrating multiple components to realize cancer diagnosis and therapy in a single theranostic nanoplatform has drawn considerable attention. Herein, a multifunctional theranostic nanoplatform (mSiO 2 @PbS/CdS-Fe 3 O 4 ) was successfully fabricated by carefully designing thiol-modified large-pore mesoporous silica nanospheres (mSiO 2 ), followed by coordination-driven embedding of Fe 3 O 4 nanoparticles (NPs) and PbS/CdS quantum dots (QDs) inside. The excellent feature of near-infrared (NIR) excitation and NIR emission of PbS/CdS QDs enables deep-tissue photoluminescence imaging, which was demonstrated ex vivo with tissue as thick as 14 mm. Meanwhile, owing to the presence of superparamagnetic Fe 3 O 4 NPs, mSiO 2 @PbS/CdS-Fe 3 O 4 can be rapidly confined under an external magnetic field (MF), and exhibit a significantly high T 2 relaxivity in T 2 -weighted magnetic resonance (MR) images in vivo. When mSiO 2 @PbS/CdS-Fe 3 O 4 was exposed to external physical stimuli of MF and/or NIR laser, they produced strong local heating through magnetothermal/photothermal effects. Owing to the unique mesoporous structure of mSiO 2 @PbS/CdS-Fe 3 O 4, doxorubicin (DOX) was readily loaded into them and the drug-release profile was subsequently evaluated under multistimuli (pH/MF/NIR). The release of DOX was significantly enhanced at lower pH, and higher temperatures caused by magnetothermal/photothermal effects. Our results pave the road toward developing a highly powerful nanoplatform for bimodal imaging (NIR deep-tissue photoluminescence and MR imaging), and simultaneously for integrating synergistic treatment capabilities of hyperthermia and pH/MF/NIR-responsive drug release.
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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 ».