Utilisation de nanoparticules d'or plasmoniques pour le relargage contrôlé de médicaments et la détection d'ATP en milieu cellulaire
Bibliographic record
Abstract
Les nanomatériaux attirent l’attention dans le domaine biomédical en raison de leurs propriétés liées à leur taille. Les nanoparticules métalliques, plus particulièrement, possèdent un plasmon de surface localisé leur conférant une signature d’extinction de la lumière caractéristique. Bien que l’argent possède de meilleures propriétés plasmoniques, l’or est habituellement préféré pour des applications médicales, puisqu’il est stable en conditions biologiques en plus d’être biocompatible. Ce projet a donc pour objectif d’exploiter les propriétés des nanoparticules d’or dans le cadre de deux applications : le relargage contrôlé de médicaments et la détection d’analytes en milieu cellulaire. Dans un premier temps, des nanobâtonnets d’or possédant une bande plasmonique dans le proche infrarouge sont utilisés afin de développer des nano-véhicules pour le transport actif de médicaments. Ces bâtonnets sont entourés d’une couche de polymère thermosensible permettant l’encapsulation et le transport de biomolécules jusqu’au site biologique d’intérêt. Un laser dans le proche infrarouge est utilisé comme stimulus externe pour déclencher le relargage des molécules bioactives en causant une augmentation locale de température autour des nanobâtonnets. Ces nouveaux modules sont développés en collaboration avec le Dr. Patrick Mathieu à l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec pour étudier la décalcification des valves cardiaques. Le second projet vise à développer un outil micrométrique pour la détection d’adénosine 5’-triphosphate dans l’environnement des cellules, et ce, en collaboration avec les groupes des professeurs Jean-François Masson de l’Université de Montréal et Joachim Spatz de l’Université d’Heidelberg en Allemagne. Cet outil consiste en une micropipette de verre recouverte de nanoparticules d’or fonctionnalisée avec un aptamère fluorescent qui possède une grande affinité pour l’ATP. Lorsque l’aptamère se lie à sa cible, il se replie sur lui-même, rapprochant ainsi le fluorophore de la surface plasmonique. En microscopie de fluorescence, il est possible de mesurer l’extinction de fluorescence résultant de ce changement de conformation pour quantifier la concentration d’ATP localement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".