Different PEG‐PLGA Matrices Influence In Vivo Optical/Photoacoustic Imaging Performance and Biodistribution of NIR‐Emitting <i>π</i>‐Conjugated Polymer Contrast Agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The π ‐conjugated polymer poly[2,6‐(4,4‐bis‐(2‐ethylhexyl)‐4H‐cyclopenta[2,1‐b;3,4‐b0]‐dithiophene)‐ alt ‐4,7‐(2,1,3‐benzothiadiazole)] (PCPDTBT) with deep‐red/near‐infrared (NIR) absorption and emission has been investigated as a contrast agent for in vivo optical and photoacoustic imaging. PCPDTBT is encapsulated within poly(ethylene glycol) methyl ether‐block‐poly(lactide‐ co ‐glycolide) (PEG 2kDa –PLGA 4kDa or PEG 5kDa –PLGA 55kDa ) micelles or enveloped by the phospholipid, 1,2‐dipalmitoyl‐sn‐glycero‐3‐phosphoethanolamine‐ N ‐[methoxy(polyethylene glycol)‐2000] (PEG 2kDa ‐DPPE), to investigate the formulation effect on imaging performance, biodistribution, and biocompatibility. Nanoparticles that meet the quality requirements for parenteral administration are generated with similar physicochemical properties. Optical phantom imaging reveals that both PEG‐PLGA systems exhibit a 30% higher signal‐to‐background ratio (SBR) than PEG 2kDa ‐DPPE. This trend cannot be observed in a murine HeLa xenograft model following intravenous administration since dramatic differences in biodistribution are observed. PEG 2kDa –PLGA 4kDa systems accumulate more rapidly in the liver compared to other formulations and PEG 2kDa ‐DPPE demonstrates a higher tumor localization. Protein content in the “hard” corona differs between formulations (PEG 2kDa ‐DPPE < PEG 2kDa –PLGA 4kDa < PEG 5kDa –PLGA 55kDa ), although this observation alone does not explain biodistribution patterns. PEG 2kDa ‐PLGA 4kDa systems show the highest photoacoustic amplitude in a phantom, but also a lower signal in the tumor due to differences in biodistribution. This study demonstrates that formulations for conjugated polymer contrast agents can have significant impact on both imaging performance and biodistribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».