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Enregistrement W4392372448 · doi:10.1002/anie.202402881

Pt‐Decorated Gold Nanoflares for High‐Fidelity Phototheranostics: Reducing Side‐Effects and Enhancing Cytotoxicity toward Target Cells

2024· article· en· W4392372448 sur OpenAlexaff
Ke Quan, Xiaoyuan Li, Jiaqi Deng, Wei‐Ju Chen, Zhen Zou, Kun Chen, Linlin Wu, Juewen Liu, Zhihe Qing

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotodynamic therapyColloidal goldNanotechnologyCytotoxicityIntracellularChemistryMaterials scienceNanoparticleIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functionalized with the Au-S bond, gold nanoflares have emerged as promising candidates for theranostics. However, the presence of intracellular abundantly biothiols compromises the conventional Au-S bond, leading to the unintended release of cargoes and associated side-effects on non-target cells. Additionally, the hypoxic microenvironment in diseased regions limits treatment efficacy, especially in photodynamic therapy. To address these challenges, high-fidelity photodynamic nanoflares constructed on Pt-coated gold nanoparticles (Au@Pt PDNF) were communicated to avoid false-positive therapeutic signals and side-effects caused by biothiol perturbation. Compared with conventional photodynamic gold nanoflares (AuNP PDNF), the Au@Pt PDNF were selectively activated by cancer biomarkers and exhibited high-fidelity phototheranostics while reducing side-effects. Furthermore, the ultrathin Pt-shell catalysis was confirmed to generate oxygen which alleviated hypoxia-related photodynamic resistance and enhanced the antitumor effect. This design might open a new venue to advance theranostics performance and is adaptable to other theranostic nanomaterials by simply adding a Pt shell.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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