In vivo Optical Imaging zum Nachweis der Leberrepopulation nach Konditionierung der Empfängerleber und Hepatozytentransplantation
Notice bibliographique
Résumé
Near infrared fluorescence (NIRF) optical imaging is a technique particularly powerful when studying in vivo processes at the molecular level in preclinical animal models. The purpose of this study was to assess optical imaging and the feasibility of donor cell expansion tracking in vivo using a fluorescent probe. Livers of dipeptidylpeptidase IV (DPPIV)-deficient rats were preconditioned with irradiation. Four days later, a partial hepatectomy was performed and wild-type (DPPIV+) hepatocytes were transplanted into recipient livers via the spleen. Repopulation by transplanted DPPIV+ hepatocytes was detected in vivo with Cy5.5-conjugated DPPIV antibody using the Optix MX2 System (ART, Montreal, Canada). Results were compared with nontransplanted control animals and transplanted animals receiving nonspecific antibody. Optical imaging detected Cy5.5-specific fluorescence in the liver region of the transplanted animals, increasing in intensity with time, representing extensive host liver repopulation within 16 weeks following transplantation. A general pattern of donor cell multiplication emerged, with an initially accelerating growth curve and later plateau phase. In contrast, no specific fluorescence was detected in the control groups. Comparison with ex vivo immunofluorescence staining of liver sections confirmed the optical imaging results. Optical imaging constitutes a potent method of assessing the longitudinal kinetics of liver repopulation in the rat transplantation model. Our results provide a basis for the future development of clinical protocols for suitable fluorescent dyes and imaging technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».