Pt‐Decorated Gold Nanoflares for High‐Fidelity Phototheranostics: Reducing Side‐Effects and Enhancing Cytotoxicity toward Target Cells
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».