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Enregistrement W1886572529 · doi:10.1002/wnan.1227

Tracking and evaluation of dendritic cell migration by cellular magnetic resonance imaging

2013· review· en· W1886572529 sur OpenAlexaff
Gregory A. Dekaban, Amanda M. Hamilton, Corby Fink, Bryan Au, Sonali N. de Chickera, Emeline J. Ribot, Paula J. Foster

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Nanomedicine and Nanobiotechnology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoMagnetic resonance imagingEx vivoImmunotherapyLymph nodeImmunogenicityLymphatic systemDendritic cellPreclinical imagingBiomedical engineeringImmune systemMedicineCancer researchPathologyImmunologyBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular magnetic resonance imaging (MRI) is a means by which cells labeled ex vivo with a contrast agent can be detected and tracked over time in vivo . This technology provides a noninvasive method with which to assess cell‐based therapies in vivo . Dendritic cell ( DC )‐based vaccines are a promising cancer immunotherapy, but its success is highly dependent on the injected DC migrating to a secondary lymphoid organ such as a nearby lymph node. There the DC can interact with T cells to elicit a tumor‐specific immune response. It is important to verify DC migration in vivo using a noninvasive imaging modality, such as cellular MRI , so that important information regarding the anatomical location and persistence of the injected DC in a targeted lymph node can be provided. An understanding of DC biology is critical in ascertaining how to label DC with sufficient contrast agent to render them detectable by MRI . While iron oxide nanoparticles provide the best sensitivity for detection of DC in vivo , a clinical grade iron oxide agent is not currently available. A clinical grade 19 Fluorine ‐based perfluorcarbon nanoemulsion is available but is less sensitive, and its utility to detect DC migration in humans remains to be demonstrated using clinical scanners presently available. The ability to quantitatively track DC migration in vivo can provide important information as to whether different DC maturation and activation protocols result in improved DC migration efficiency which will determine the vaccine's immunogenicity and ultimately the tumor immunotherapy's outcome in humans. WIREs Nanomed Nanobiotechnol 2013. doi: 10.1002/wnan.1227 This article is categorized under: Diagnostic Tools > In Vivo Nanodiagnostics and Imaging Therapeutic Approaches and Drug Discovery > Nanomedicine for Oncologic Disease Toxicology and Regulatory Issues in Nanomedicine > Toxicology of Nanomaterials

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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