De Novo Design of Chemical Stability Near-Infrared Molecular Probes for High-Fidelity Hepatotoxicity Evaluation In Vivo

化学 体内 红外线的 化学稳定性 理论(学习稳定性) 纳米技术 组合化学 有机化学 光学 计算机科学 生物 机器学习 物理 生物技术 材料科学
作者
Dan Cheng,Juanjuan Peng,Yun Lv,Dongdong Su,Dongjie� Liu,Mei Chen,Lin Yuan,Xiaobing Zhang
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:141 (15): 6352-6361 被引量:292
标识
DOI:10.1021/jacs.9b01374
摘要

Near-infrared (NIR) fluorescence imaging technique is garnering increasing research attention due to various advantages. However, most NIR fluorescent probes still suffer from a false signals problem owing to their instability in real application. Especially in a pathological environment, many NIR probes can be easily destroyed due to the excessive generation of highly reactive species and causing a distorted false signal. Herein, we proposed an approach for developing a new stable NIR dye platform with an optically tunable group to eliminate false signals using the combination of dyes screening and rational design strategy. The conception is validated by the construction of two high-fidelity NIR fluorescent probes (NIR-LAP and NIR-ONOO-) sensing leucine aminopeptidase (LAP) and peroxynitrite (ONOO-), the markers of hepatotoxicity. These probes (NIR-LAP and NIR-ONOO-) were demonstrated to sensitively and accurately monitor LAP and ONOO- (detection limit: 80 mU/L for LAP and 90 nM for ONOO-), thereby allowing one to precisely evaluate drug-induced hepatotoxicity. In addition, based on the fluctuation of LAP, the therapeutic efficacy of six hepatoprotective medicines for acetaminophen-induced hepatotoxicity was analyzed in vivo. We anticipate the high-fidelity NIR dye platform with an optically tunable group could provide a convenient and efficient tool for the development of future probes applied in the pathological environment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李爱国应助雪狐417采纳,获得10
刚刚
小神仙发布了新的文献求助10
刚刚
尚永飞发布了新的文献求助10
3秒前
李娇完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
流泪猫猫头完成签到,获得积分10
5秒前
7秒前
小神仙完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
自信晟睿完成签到,获得积分10
10秒前
Lcy0609完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
冷傲疾发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
YXY发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
嘟嘟完成签到 ,获得积分10
12秒前
甜甜的白枫完成签到,获得积分10
13秒前
LY发布了新的文献求助30
13秒前
14秒前
赘婿应助雨旸时若采纳,获得10
14秒前
尹尹尹发布了新的文献求助10
14秒前
kittyoyo完成签到 ,获得积分10
14秒前
与心爱的你行至世界尽头完成签到,获得积分10
15秒前
zzc发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
大气的氧发布了新的文献求助10
17秒前
MMMM完成签到 ,获得积分10
17秒前
15866553发布了新的文献求助10
17秒前
头秃科研人完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
mjs发布了新的文献求助30
18秒前
Mtoc完成签到,获得积分10
18秒前
llll发布了新的文献求助10
19秒前
小马甲应助东asdfghjkl采纳,获得10
19秒前
Nobita发布了新的文献求助10
20秒前
GingerF应助小芋头采纳,获得50
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Pipeline and riser loss of containment 2001 - 2020 (PARLOC 2020) 1000
A Half Century of the Sonogashira Reaction 1000
Artificial Intelligence driven Materials Design 600
Investigation the picking techniques for developing and improving the mechanical harvesting of citrus 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 500
A Manual for the Identification of Plant Seeds and Fruits : Second revised edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5190889
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4374400
关于积分的说明 13621178
捐赠科研通 4228313
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2319206
邀请新用户注册赠送积分活动 1317755
关于科研通互助平台的介绍 1267780