High quantum efficiency ruthenium coordination complex photosensitizer for improved radiation-activated Photodynamic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Traditional external light-based Photodynamic Therapy (PDT)’s application is limited to the surface and minimal thickness tumors because of the inefficiency of light in penetrating deep-seated tumors. To address this, the emerging field of radiation-activated PDT (radioPDT) uses X-rays to trigger photosensitizer-containing nanoparticles (NPs). A key consideration in radioPDT is the energy transfer efficiency from X-rays to the photosensitizer for ultimately generating the phototoxic reactive oxygen species (ROS). In this study, we developed a new variant of pegylated poly-lactic-co-glycolic (PEG-PLGA) encapsulated nanoscintillators (NSCs) along with a new, highly efficient ruthenium-based photosensitizer (Ru/radioPDT). Characterization of this NP via transmission electron microscopy, dynamic light scattering, UV-Vis spectroscopy, and inductively coupled plasma mass-spectroscopy showed an NP size of 120 nm, polydispersity index (PDI) of less than 0.25, high NSCs loading efficiency over 90% and in vitro accumulation within the cytosolic structure of endoplasmic reticulum and lysosome. The therapeutic efficacy of Ru/radioPDT was determined using PC3 cell viability and clonogenic assays. Ru/radioPDT exhibited minimal cell toxicity until activated by radiation to induce significant cancer cell kill over radiation alone. Compared to protoporphyrin IX-mediated radioPDT (PPIX/radioPDT), Ru/radioPDT showed higher capacity for singlet oxygen generation, maintaining a comparable cytotoxic effect on PC3 cells.
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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) | 0,001 | 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 ».