Functionalisation and application of gold nanoparticles for enhanced cellular targeting and imaging using four-wave-mixing microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has demonstrated that cross-linking of receptors at the cell surface can drive therapeutic payloads to intracellular locations against the flow of endogenous receptors and ligands, thus improving cellular delivery. Gold nanoparticles (GNPs) are particularly promising for this application due to their customisable surface chemistry, which allows for precise control over ligand density essential for receptor cross-linking. GNPs exhibit unique optical properties that allow their use as contrast agents in both linear and non-linear biological imaging, offering advantages over traditional fluorophores that are limited by autofluorescence, photobleaching and therefore time-limited imaging. Despite these benefits, imaging GNPs in cellular environments, especially with linear imaging modalities, is complicated by background signals and the need for live-cell compatible sample preparations. To address these issues, this project utilised Four Wave Mixing (FWM) microscopy, a non-linear imaging method that allows for the background-free visualisation of GNPs. This research has developed and validated a method to quantify ligand density directly on GNPs on a single particle basis using extinction microscopy and single fluorophore bleaching, moving beyond traditional averaged estimates and showing that particle-by-particle quantifications strongly deviate from averaged methodologies. The FWM setup was developed for live cell imaging and demonstrated its utility in tracking GNPs at the single particle level in living cells, marking a substantial step forward in understanding GNP internalisation and receptor cross-linking dynamics. Lastly, previously reported non-colocalisation between GNPs and fluorophores was addressed. We have examined multiple functionalisation procedures using our ligand quantification method and live FWMi, identifying the best functionalisation procedure to be based on utilising pre-functionalised stabilising polymers for functionalisation, resulting in high quality resources for future studies on GNP internalisation. These advancements pave the way for optimising GNP-based cellular targeting, offering new insights into targeted therapeutic interventions at the cellular level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».