Selection of Fluorescent, Bioluminescent, and Radioactive Tracers to Accurately Reflect Extracellular Vesicle Biodistribution <i>in Vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to track extracellular vesicles (EVs) in vivo without influencing their biodistribution is a key requirement for their successful development as drug delivery vehicles and therapeutic agents. Here, we evaluated the effect of five different optical and nuclear tracers on the in vivo biodistribution of EVs. Expi293F EVs were labeled using either a noncovalent fluorescent dye DiR, or covalent modification with 111indium-DTPA, or bioengineered with fluorescent (mCherry) or bioluminescent (Firefly and NanoLuc luciferase) proteins fused to the EV marker, CD63. To focus specifically on the effect of the tracer, we compared EVs derived from the same cell source and administered systemically by the same route and at equal dose into tumor-bearing BALB/c mice. 111Indium and DiR were the most sensitive tracers for in vivo imaging of EVs, providing the most accurate quantification of vesicle biodistribution by ex vivo imaging of organs and analysis of tissue lysates. Specifically, NanoLuc fused to CD63 altered EV distribution, resulting in high accumulation in the lungs, demonstrating that genetic modification of EVs for tracking purposes may compromise their physiological biodistribution. Blood kinetic analysis revealed that EVs are rapidly cleared from the circulation with a half-life below 10 min. Our study demonstrates that radioactivity is the most accurate EV tracking approach for a complete quantitative biodistribution study including pharmacokinetic profiling. In conclusion, we provide a comprehensive comparison of fluorescent, bioluminescent, and radioactivity approaches, including dual labeling of EVs, to enable accurate spatiotemporal resolution of EV trafficking in mice, an essential step in developing EV therapeutics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».