Sub 20 nm Upconversion Photosensitizers for Near‐Infrared Photodynamic Theranostics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficient type II photodynamic therapy (PDT) requires stable and biocompatible photosensitizers (PS) that present low dark cytotoxicity, are photo‐excitable in deep tissue regions, and can efficiently penetrate and kill cells via in situ singlet oxygen production. Here, heavy‐metal‐free organic PS are combined with near‐infrared (NIR)‐excitable small (<20 nm) upconversion nanoparticles (UCNPs) into UCNP‐PS nanohybrids for accomplishing such advanced PDT conditions. UCNP‐to‐PS energy transfer efficiencies between 11% and 42% and 1 O 2 generation quantum yields between 74% and 86% resulted in efficient NIR‐sensitized PDT. HeLa cells incubated with UCNP‐PS can be efficiently destroyed via 808 nm laser irradiance at 140 mW cm −2 for 3 min (<30% cell viability) or 3.2 W cm −2 for 6 min (<10% cell viability). Theranostic functionality of UCNP‐PS is demonstrated via live cell in situ imaging of intracellular UCNP‐PS‐mediated 1 O 2 production, which resulted in cell death, most probably via apoptosis. Preliminary in vivo experiments are also performed and the consequences for a detailed in vivo study toward clinical translation are discussed. The combined PDT and deep‐tissue imaging properties of the nanomolecular PS present a large potential for future implementation into advanced in vivo photodynamic theranostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».