Focused Ultrasound as a Novel Non-Invasive Method for the Delivery of Gold Nanoparticles to Retinal Ganglion Cells
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The blood-retinal barrier (BRB) restricts the delivery of intravenous therapeutics to the retina, necessitating innovative approaches for treating retinal disorders. This study sought to explore the potential of focused ultrasound (FUS) to non-invasively deliver intravenously administered gold nanoparticles (AuNPs) across the BRB. FUS-BRB modulation can offer a novel method for targeted retinal therapy. Methods: AuNPs of different sizes and shapes were characterized, and FUS parameters were optimized to permeate the BRB without causing retinal damage in a rodent model. The delivery of 70-kDa dextran and AuNPs to the retinal ganglion cell (RGC) layer was visualized using confocal and two-photon microscopy, respectively. Histological and statistical analyses were conducted to assess the effectiveness and safety of the procedure. Results: FUS-BRB modulation resulted in the delivery of dextran and AuNPs to the RGC and inner nuclear layer. Smaller AuNPs reached the retinal layers to a greater extent than larger ones. The delivery of dextran and AuNPs across the BRB with FUS was achieved without significant retinal damage. Conclusions: This investigation provides the first evidence, to our knowledge, of FUS-mediated AuNP delivery across the BRB, establishing a foundation for a targeted and non-invasive approach to retinal treatment. The results contribute to developing promising non-invasive therapeutic strategies in ophthalmology to treat retinal diseases. Translational Relevance: Modifying the BRB with ultrasound offers a targeted and non-invasive delivery strategy of intravenous therapeutics to the retina.
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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) | 0,000 | 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 ».