Ag-Doped Metal–Organic Frameworks’ Heterostructure for Sonodynamic Therapy of Deep-Seated Cancer and Bacterial Infection

材料科学 氧化剂 声动力疗法 活性氧 异质结 金属有机骨架 合理设计 激进的 纳米技术 吸附 光化学 化学 光电子学 有机化学 生物化学
作者
Xiangdan Meng,Sirong Sun,Chenchen Gong,Junyan Yang,Zhou Yang,Xueji Zhang,Haifeng Dong
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:17 (2): 1174-1186 被引量:92
标识
DOI:10.1021/acsnano.2c08687
摘要

Metal–organic frameworks (MOF) have attracted great potential in sonodynamic therapy (SDT) owing to large sonosensitizers’ loading and fast reactive oxygen species’ (ROS) diffusion; however, the low ligand-to-metal charge transfer efficiency sharply impairs the SDT effect. Herein, we report the design of MIL@Ag heterostructures with high electron–hole pairs separation efficiency and enhanced diverse ROS generation ability for deep-seated cancer treatment and bacterial infection. The MIL@Ag heterostructure is composed of Ti-based MOFs (named MIL), on which are in situ assembled silver nanoparticles (Ag NPs). The electrochemical experiments and density functional theory calculations verify that the introduction of Ag NPs can significantly improve the electron transfer efficiency and O2 adsorption capacity of MIL. Under ultrasound irradiation, the doped Ag NPs can trap the activated electrons from MIL to reduce surrounding O2 and produce superoxide radicals (•O2–), while the activated holes enable oxidizing H2O to produce hydroxyl radicals (•OH). Thus, they efficiently improve the therapeutic efficiency of SDT. MIL@Ag-PEG-mediated SDT implements A549 cancer cells’ killing under a tissue barrier of 2 cm and eradicates the bacterial infection of Staphylococcus aureus, thus promoting wound healing. Therefore, MIL@Ag-PEG provides a promising strategy for augmenting SDT performance by rational heterostructure design of sonosensitizers.
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
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
123发布了新的文献求助10
刚刚
研友_8yrPOL发布了新的文献求助10
1秒前
十亿完成签到,获得积分20
1秒前
蝴蝶变成毛毛虫完成签到,获得积分10
1秒前
8R60d8应助糊涂的怜南采纳,获得10
2秒前
JPH1990完成签到,获得积分10
2秒前
七听发布了新的文献求助20
2秒前
2秒前
KINOKO完成签到,获得积分10
2秒前
兴龙发布了新的文献求助10
3秒前
李健的小迷弟应助建浩采纳,获得80
3秒前
AURORA完成签到 ,获得积分10
3秒前
高高惮完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
缓缓则安完成签到,获得积分10
3秒前
不说再见发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
852应助小马同志采纳,获得10
4秒前
陈佳文发布了新的文献求助10
4秒前
妳口妳口完成签到,获得积分10
4秒前
terrence发布了新的文献求助30
4秒前
beituo发布了新的文献求助10
5秒前
ding应助zz6532采纳,获得10
5秒前
5秒前
ayuelei完成签到,获得积分10
5秒前
victor完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
甘川发布了新的文献求助10
6秒前
yfn完成签到,获得积分10
6秒前
高高惮发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
丰富以亦发布了新的文献求助30
7秒前
geewonii完成签到,获得积分10
7秒前
NexusExplorer应助111采纳,获得10
7秒前
方方发布了新的文献求助10
8秒前
蓝翔高材生完成签到 ,获得积分10
8秒前
周芝鹤应助小蘑菇采纳,获得30
8秒前
科研通AI6.4应助二毛采纳,获得10
9秒前
大个应助YH采纳,获得10
9秒前
啾啾啾发布了新的文献求助10
9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
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
内視鏡的に摘除しえた十二指腸乳頭部腫瘍の2例 660
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Positive Obsession: The Life and Times of Octavia E. Butler 500
Interpolation and Regression Models for the Chemical Engineer: Solving Numerical Problems 400
The Neuroscience of Language 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7689278
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9251495
关于积分的说明 19971235
捐赠科研通 7262195
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3290299
关于科研通互助平台的介绍 2447078
邀请新用户注册赠送积分活动 2294956