Simplified Characterization of Heat-Localizing Nanocomposite Gels to Determine Their Clinical Relevance for Laser Tissue Welding
Notice bibliographique
Résumé
Nanocomposite gels (NCGs) are photo-responsive materials intended for medical applications where heat localization is desired, such as in cancer therapy, targeted drug delivery, and as biosolders in laser tissue welding (LTW) for e.g. wound closure and accelerated healing or tear repair. When NCGs are selectively coated onto a surface, the coated region heats under irradiation to a greater extent than the uncoated surroundings. Current characterization methods for measuring the selective heating performance of these NCGs can have limited precision and relevance, as they place limited focus on quantifying heating localization, can sometimes rely on the use of infrared imaging, which is susceptible to emissivity effects, or oftentimes employ sample dimensions that are unrepresentative of their clinical applications. We report a simplified photothermal characterization method for NCGs. The method relies on a custom measurement system that consists of two parallel glass plates transparent to 800 nm light, separated by fixed spacers to allow for the confinement of gel samples to clinically relevant thicknesses as thin as 100 μm. A platinum thin film resistive temperature detector (RTD) in direct contact to the gel between the plates sufficiently provides precise measurements with low enough response time. Custom NCGs were prepared by dissolving hyaluronic acid and guar gum to a final polymeric concentration of 3% w/v in aqueous solutions with up to 1.4 nM gold nanorods (GNRs). The GNRs were tuned to plasmonically heat under ≈800 nm wavelength light. A total of 30 s of 2.4 W 808 nm near-infrared (NIR) laser irradiation resulted in a rise in RTD temperature of higher than 34 °C, sufficient for e.g. LTW. Serving as a safety metric, a plasmonic heat amplification factor, ξ, was defined for the NCG as the ratio of the temperature increase with GNRs by the increase without. The ξ of our NCGs was found to reach values above 1.5 under these lasing conditions, indicating their thermal suitability for administration to tissue. The reported method and concepts allow for effective characterization of novel laser-activated NCGs for LTW.
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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 | 0,000 | 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 ».