Photothermal therapy synergized with photodynamic therapy for the treatment of tumors has emerged as a promising strategy. However, designing photosensitizers with both high photothermal efficiency and high photodynamic performance remains challenging. In contrast, the strategy of rationalizing the design of photosensitizers using the physiological properties of tumors to improve the photon utilization of photosensitizers during phototherapy is more advantageous than the approach of endowing a single photosensitizer with complex functions. Herein, we propose a molecular design (CyNP) to convert from photothermal therapy to photodynamic synergistic photothermal therapy based on the prevalent properties of hypoxic tumors. In the normoxic region of tumors, the deactivation pathway of CyNP excited state is mainly the conversion of photon energy to thermal energy; in the hypoxic region of tumors, CyNP is reduced to CyNH by nitroreductase, and the deactivation pathway mainly includes radiation leap, energy transfer between CyNP and oxygen, and conversion of photons energy to heat energy. This strategy enables real-time fluorescence detection of hypoxic tumors, and it also provides dual-mode treatment for photothermal and photodynamic therapy of tumors, achieving good therapeutic effects in vivo tumor treatment. Our study achieves more efficient tumor photoablation and provides a reference for the design ideas of smart photosensitizers.

This paper considers a two-dimensional direction-of-arrival (DOA) estimation problem from a collaborative, distributed antenna array where each subarray is a distributed sensing node that is arbitrarily oriented. While the relative locations of the subarrays are not precisely known, it is assumed that the configuration of each subarray is locally calibrated whereas the cross-covariance matrix between a pair of distributed nodes includes an unknown phase difference. Without explicitly estimating such unknown phase difference, subspace-based DOA estimation methods fail to coherently utilize the subarrays to locate the DOAs of the impinging signals. We propose a group sparsity-based approach to achieve accurate DOA estimation that is resilient to unknown phase disparities between subarrays. Simulation results clearly illustrate the effectiveness of the group sparsity-based approach using group LASSO, and the superiority over subspace-based methods, such as the MUSIC algorithm, is demonstrated.

The mobility and versatility of Unmanned Aerial Systems (UASs) make them valuable platforms in Distributed Cooperative Beamforming (DCB) applications, where high-precision time synchronization and Positioning, Navigation, and Timing (PNT) are required. UAS with PNT can quickly respond to changing situations and provide temporary coverage in remote or disaster-affected areas. While the onboard PNT equipment allows UASs to obtain reliable PNT solutions, human presence with supervisory roles (aka human-on-the-loop (HotL)) is almost inevitable in such equipment with automation and multi-level resilience of prevention, response, and recovery functions. This paper employs a meta-model to describe interactions among the human operators and multiple UAS platforms for resilience aware HotL PNT in the DCB scenario. The roles of UASs and humans in the decision-making process of resilient PNT are clarified. Interaction points where humans should collaborate with UASs are identified to augment the autonomy of the UASs. Moreover, requirements are specified for the interaction points. Simulations of a HotL multi-UAS positioning system demonstrate that the requirements modeling facilitates the design of human-machine teaming, and the human presence enhances the resilience of the positioning system.

Nirmatrelvir/ritonavir is a novel drug combination authorized by the US Food and Drug Administration for the treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19). This report describes the case of a patient with a prior history of kidney transplantation who received nirmatrelvir/ritonavir. In this case, sirolimus use was successfully stopped before nirmatrelvir/ritonavir treatment, and the nirmatrelvir/ritonavir trough concentration was determined. During nirmatrelvir/ritonavir treatment, the sirolimus trough concentration remained stable. This case highlights the risk associated with the concomitant administration of sirolimus and nirmatrelvir/ritonavir. Providers should therefore be cautious when prescribing nirmatrelvir/ritonavir to kidney transplant recipients currently receiving sirolimus, with caution exercised based on creatinine clearance.