Magnetic nanoparticle-promoted droplet vaporization for in vivo stimuli-responsive cancer theranostics
Notice bibliographique
Résumé
The development of efficient strategies for in vivo stimuli-responsive cancer treatment and personalized biomedicine is a great challenge. To overcome the critical issues and limitations of traditional protocols using acoustic droplet vaporization and optical droplet vaporization in stimuli-responsive tumor treatment, we herein report a new strategy, magnetic droplet vaporization (MDV), based on nanobiotechnology, for efficient magnetic field-responsive cancer theranostics. Perfluorohexane (PFH)-encapsulated superparamagnetic hollow iron oxide nanoparticles with a high magnetic-thermal energy transfer capability quickly respond to an external alternating current (a.c.) magnetic field to produce thermal energy and raise the temperature of the surrounding tumor tissue. The encapsulated PFH, with a desirable boiling point of ~56°C, can be vaporized to enhance the performance of ultrasound imaging of tumors, as systematically demonstrated both in vitro and in vivo. The magnetic–thermal energy transfer further ablated and removed tumors in mice tumor xenograft models. This unique MDV principle with high versatility and performance is expected to broaden the biomedical applications of nanotechnology and promote clinical translations of intelligent diagnostic and therapeutic modalities, especially for battling cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».