Multifunctional Poly(Acrylic Acid)-Coated EuBiGd2O3 Nanocomposite as an Effective Contrast Agent in Spectral Photon Counting CT, MRI, and Fluorescence Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Yusuf O Ibrahim,1,2 Nabil Maalej,1,2 Aamir Younis Raja,1 Ahsanulhaq Qurashi,3 Mohamed Rahmani,4,8 Thenmozhi Venkatachalam,4 Osama Abdullah,5 Haidee J Paterson,5 Gobind Das,1 Curtis C Bradley,1 Rasha A Nasser,6 Charalampos Pitsalidis1,7,8 1Department of Physics, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 2Functional Biomaterials Group, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 3Department of Chemistry, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 4Department of Biological Sciences, College of Medicine & Health Sciences, Khalifa University, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 5Core Technology Platform Operations, New York University Abu Dhabi, Abu Dhabi, 129188, United Arab Emirates; 6Department of Biomedical Engineering and Biotechnology, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 7Advanced Research and Innovation Center (ARIC) Khalifa University, Abu Dhabi, 127788, United Arab Emirates; 8Center for Biotechnology, Khalifa University, Abu Dhabi, 127788, United Arab EmiratesCorrespondence: Nabil Maalej, Email nabil.maalej@ku.ac.aeIntroduction: Recently, diagnostic methods based on multimodal and non-invasive imaging, such as MRI and CT scanners, have been developed for accurate cancer diagnosis. A key limitation of these imaging systems is their low contrast. Therefore, developing stable, non-toxic, and efficient multimodal imaging contrast agents is desirable. In this work, we demonstrated the synthesis of a poly(acrylic acid) (PAA) – coated nanoparticles (NPs), PAA@EuBiGd2O3-NPs as an imaging agent for contrast enhancement in spectral photon-counting computed tomography (SPCCT), magnetic resonance imaging (MRI) and fluorescence imaging (FL).Methods: We synthesized PAA-coated EuBiGd2O3-NPs using a polyol method by dissolving metal nitrates and PAA in triethylene glycol. NaOH solution was added under constant heating at 180°C. The nanoparticles were precipitated with the addition of ethanol, then washed, dried, calcined at 600°C, and redispersed in water for further studies. The nanoparticles were characterized using TEM, SEM, XRD, XPS, FTIR, and PL spectroscopy. PAA@EuBiGd2O3-NPs were tested in vitro for their cytocompatibility with lung cancer epithelial cells (A549). The nanocomposite image contrast enhancement was evaluated using SPCCT, MRI, and FL imaging.Results: The cell viability study showed that PAA@EuBiGd2O3-NPs is safe up to 250 μg/mL, exhibiting IC50 values of 365.8 and 337.8 μg/mL after 24 and 48 hours, respectively. The NPs have strong X-ray attenuation with a slope of ~61 HUmL/mg, as determined from the SPCCT concentration-dependent analysis. The MRI of the NPs reveals a high T1 contrast with a relaxivity of 11.77 mM− 1s− 1. Fluorescence imaging of cells incubated with PAA@EuBiGd2O₃-NPs shows strong red luminescence.Conclusion: The new nanocomposite has proven to be an effective trimodal contrast agent with high attenuation in CT, enhanced T1 signal in MRI, and strong red luminescence in FL imaging with promising diagnostic capabilities. Keywords: multifunctional nanoparticles, multimodal imaging, spectral photon-counting CT, magnetic resonance imaging, fluorescence imaging
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 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) | 0,000 | 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 ».