Nano versus Molecular: Optical Imaging Approaches to Detect and Monitor Tumor Hypoxia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia is a ubiquitous feature of solid tumors, which plays a key role in tumor angiogenesis and resistance development. Conventional hypoxia detection methods lack continuous functional detection and are generally less suitable for dynamic hypoxia measurement. Optical sensors hereby provide a unique opportunity to noninvasively image hypoxia with high spatiotemporal resolution and enable real-time detection. Therefore, these approaches can provide a valuable tool for personalized treatment planning against this hallmark of aggressive cancers. Many small optical molecular probes can enable analyte triggered response and their photophysical properties can also be fine-tuned through structural modification. On the other hand, optical nanoprobes can acquire unique intrinsic optical properties through nanoconfinement as well as enable simultaneous multimodal imaging and drug delivery. Furthermore, nanoprobes provide biological advantages such as improving bioavailability and systemic delivery of the sensor to enhance bioavailability. This review provides a comprehensive overview of the physical, chemical, and biological analytes for cancer hypoxia detection and focuses on discussing the latest nano- and molecular developments in various optical imaging approaches (fluorescence, phosphorescence, and photoacoustic) in vivo. Finally, this review concludes with a perspective toward the potentials of these optical imaging approaches in hypoxia detection and the challenges with molecular and nanotechnology design strategies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle