Nano versus Molecular: Optical Imaging Approaches to Detect and Monitor Tumor Hypoxia
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».