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Enregistrement W4401959535 · doi:10.1021/acs.accounts.4c00342

Toward Accurate Photoluminescence Nanothermometry Using Rare-Earth Doped Nanoparticles for Biomedical Applications

2024· article· en· W4401959535 sur OpenAlexafffund
Miao Liu, Jinyang Liang, Fiorenzo Vetrone

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhotoluminescenceRare earthDopingNanotechnologyNanoparticleMaterials scienceChemistryOptoelectronicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus Photoluminescence nanothermometry can detect the local temperature at the submicrometer scale with minimal contact with the object under investigation. Owing to its high spatial resolution, this technique shows great potential in biomedicine in both fundamental studies as well as preclinical research. Photoluminescence nanothermometry exploits the temperature-dependent optical properties of various nanoscale optical probes including organic fluorophores, quantum dots, and carbon nanostructures. At the vanguard of these diverse optical probes, rare-earth doped nanoparticles (RENPs) have demonstrated remarkable capabilities in photoluminescence nanothermometry. They distinguish themselves from other luminescent nanoprobes owning to their unparalleled and versatile optical properties that include narrow emission bandwidths, high photostability, tunable lifetimes from microseconds to milliseconds, multicolor emissions spanning the ultraviolet, visible, and near-infrared (NIR) regions, and the ability to undergo upconversion, all with excitation of a single, biologically friendly NIR wavelength. Recent advancements in the design of novel RENPs have led to new fundamental breakthroughs in photoluminescence nanothermometry. Moreover, driven by their excellent biocompatibility, both in vitro and in vivo, their implementation in biomedical applications has also gained significant traction. However, these nanoprobes face limitations caused by the complex biological environments, including absorption and scattering of various biomolecules as well as interference from different tissues, which limit the spatial resolution and detection sensitivity in RENP temperature sensing. Among existing approaches in RENP photoluminescence nanothermometry, the most prevalent implemented mechanisms either leverage the changes in the relative intensity ratio of two emission bands or exploit the lifetimes of various excited states. Photoluminescence intensity ratio (PLIR) nanothermometry has been the mainstream method owing to the readily available spectrometers for photoluminescence acquisition. Despite offering high temperature sensitivity and spatial resolution, this technique is restricted by tedious calibration and undesirable fluctuation in photoluminescence intensity ascribed to factors such as probe concentration, excitation power density, and biochemical surroundings. Lifetime-based nanothermometry uses the lifetime of a specific transition as the contrast mechanism to infer the temperature. This modality is less susceptible to various experimental factors and is compatible with a broader range of photoluminescence nanoprobes. However, due to relatively expensive and complex instrumentation, long data acquisition, and sophisticated data analysis, lifetime-based nanothermometry is still breaking ground with recently emerging techniques lightening its path. In this Account, we provide an overview of RENP nanothermometry and their applications in biomedicine. The architectures and luminescence mechanisms of RENPs are examined, followed by the principles of PLIR and lifetime-based nanothermometry. The in-depth description of each approach starts with its basic principle of accurate temperature sensing, followed by a critical discussion of the representative techniques, applications as well as their strengths and limitations. Special emphasis is given to the emerging modality of lifetime-based nanothermometry in light of the important new developments in the field. Finally, a summary and an outlook are provided to conclude this Account .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations58
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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