Dye-doped silica nanoparticles: synthesis, surface chemistry and bioapplications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Fluorescent silica nanoparticles have been extensively utilised in a broad range of biological applications and are facilitated by their predictable, well-understood, flexible chemistry and apparent biocompatibility. The ability to couple various siloxane precursors with fluorescent dyes and to be subsequently incorporated into silica nanoparticles has made it possible to engineer these fluorophores-doped nanomaterials to specific optical requirements in biological experimentation. Consequently, this class of nanomaterial has been used in applications across immunodiagnostics, drug delivery and human-trial bioimaging in cancer research. Main body This review summarises the state-of-the-art of the use of dye-doped silica nanoparticles in bioapplications and firstly accounts for the common nanoparticle synthesis methods, surface modification approaches and different bioconjugation strategies employed to generate biomolecule-coated nanoparticles. The use of dye-doped silica nanoparticles in immunoassays/biosensing, bioimaging and drug delivery is then provided and possible future directions in the field are highlighted. Other non-cancer-related applications involving silica nanoparticles are also briefly discussed. Importantly, the impact of how the protein corona has changed our understanding of NP interactions with biological systems is described, as well as demonstrations of its capacity to be favourably manipulated. Conclusions Dye-doped silica nanoparticles have found success in the immunodiagnostics domain and have also shown promise as bioimaging agents in human clinical trials. Their use in cancer delivery has been restricted to murine models, as has been the case for the vast majority of nanomaterials intended for cancer therapy. This is hampered by the need for more human-like disease models and the lack of standardisation towards assessing nanoparticle toxicity. However, developments in the manipulation of the protein corona have improved the understanding of fundamental bio–nano interactions, and will undoubtedly assist in the translation of silica nanoparticles for disease treatment 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».