(<i>Invited</i>) Rare Earth Nanoparticles: Advancing Light-Driven Theranostic Applications
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, nanoparticle-based "theranostic" agents have garnered significant attention for the treatment of various diseases, including cancer. This emerging paradigm in personalized medicine leverages nanoplatforms that integrate both therapeutic and diagnostic (theranostic) functionalities. Unlike separate delivery of drugs and imaging agents, theranostic agents enable simultaneous delivery to specific sites, facilitating disease detection and treatment in a single procedure. Many theranostic nanoplatforms are activated by light; however, most rely on UV or visible excitation light, which has limited utility in biological applications. In contrast, rare earth doped nanoparticles (RENPs) can be excited using biologically compatible near-infrared (NIR) light that exploits the biological windows. RENPs exhibit unique luminescence properties, including multiphoton upconversion luminescence in the UV, visible, or NIR regions and simultaneous single-photon luminescence in the NIR region. This dual emission capability allows upconversion luminescence to trigger therapeutic applications (e.g., drug delivery, photodynamic therapy) while the near-infrared luminescence serves as a diagnostic tool (e.g., bioimaging, nanothermometry). In this presentation, we will introduce RENPs and highlight their potential in theranostics. Specifically, we will demonstrate how complex RENP architectures can enhance functionality, including the ability to decouple theranostic processes that are traditionally performed simultaneously.
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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 ».