针对层次治疗的光响应纳米探针的定向和结构工程:在癌症干细胞中的构造,优化和应用

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 纳米技术 纳米技术
• 癌症研究 癌症研究

背景情况:

• 癌症干细胞 (CSC) 驱动瘤生长,转移和复发.
• 针对CSC的向治疗对于有效的癌症治疗至关重要.
• 当前的治疗策略经常面临着针对CSC和克服瘤微环境的挑战.

研究的目的:

• 开发一种双重向的,对光敏感的纳米探针,用于对抗CSCs的协同光热疗法 (PTT) 和光动力疗法 (PDT).
• 通过解决CSC和低氧瘤微环境来提高癌症治疗的疗效.
• 研究机器学习在优化治疗条件方面的潜力.

主要方法:

• 使用半孔SiO2,金色多孔外,和一个eutectic混合物作为门的材料制造一个纳米探针.
• 纳入核向光敏剂和血红蛋白 (Hb) 通过二硫化物交叉连接器结合.
• 接近红外线 (NIR) 辐射用于PTT和触发PDT的应用.
• 利用抗体结合用于针对性地传递给结肠癌干细胞.
• 使用机器学习模型 (随机森林,CatBoost,XGBoost,LightGBM) 进行条件优化.

主要成果:

• 纳米探测器在NIR辐射下显示出强大的光热效应,融化了体门并释放了光敏剂.
• 结合Hb改善了缺氧环境,提高了PDT的疗效.
• 协同的PTT和PDT诱导了细胞器官和遗传物质的显著损伤,导致CSC死亡和抑制瘤性.
• 机器学习,特别是CatBoost,有效地优化了反应条件,以获得最大的协同效应.
• 抗体结合纳米探针显示增强光毒性和抑制结肠CSC中的瘤球形成.

结论:

• 开发的双准纳米探针为针对CSCs的协同PTT/PDT治疗提供了一个有前途的平台.
• 组合疗法有效地向CSC,诱导细胞死亡,并抑制瘤生长.
• Hb和机器学习的整合进一步提高了治疗效率和优化.
• 这种方法具有显著的潜力,可以通过向CSC来改善癌症治疗的临床结果.