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Enregistrement W7021032234

Multifunctional Poly(Acrylic Acid)-Coated EuBiGd2O3 Nanocomposite as an Effective Contrast Agent in Spectral Photon Counting CT, MRI, and Fluorescence Imaging

2025· article· en· W7021032234 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and ResearchNew York University Abu DhabiYork UniversityAl Jalila Foundation
Mots-clésUniversity hospitalMedical imagingSpectral imagingContrast (vision)Nanoparticle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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