Utilization of nanoparticles as X‐ray contrast agents for diagnostic imaging applications
Notice bibliographique
Résumé
Among all the diagnostic imaging modalities, X-ray imaging techniques are the most commonly used owing to their high resolution and low cost. The improvement of these techniques relies heavily on the development of novel X-ray contrast agents, which are molecules that enhance the visibility of internal structures within the body in X-ray imaging. To date, clinically used X-ray contrast agents consist mainly of small iodinated molecules that might cause severe adverse effects (e.g. allergies, cardiovascular diseases and nephrotoxicity) in some patients owing to the large and repeated doses that are required to achieve good contrast. For this reason, there is an increasing interest in the development of alternative X-ray contrast agents utilizing elements with high atomic numbers (e.g. gold, bismuth, ytterbium and tantalum), which are well known for exhibiting high absorption of X-rays. Nanoparticles (NPs) made from these elements have been reported to have better imaging properties, longer blood circulation times and lower toxicity than conventional iodinated X-ray contrast agents. Additionally, the combination of two or more of these elements into a single carrier allows for the development of multimodal and hybrid contrast agents. Herein, the limitations of iodinated X-ray contrast agents are discussed and the parameters that influence the efficacy of X-ray contrast agents are summarized. Several examples of the design and production of both iodinated and iodine-free NP-based X-ray contrast agents are then provided, emphasizing the studies performed to evaluate their X-ray attenuation capabilities and their toxicity in vitro and in vivo.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».