Towards MR-navigable nanorobotic carriers for drug delivery into the brain
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Resonance Navigation (MRN) relies on Magnetic Nanoparticles (MNPs) embedded in microcarriers or microrobots to allow the induction of a directional propelling force by 3-D magnetic gradients. These magnetic gradients are superposed on a sufficiently high homogeneous magnetic field (e.g. the Bo field of a MR scanner) to achieve maximum propelling force through magnetization saturation of the MNPs. As previously demonstrated by our group, such technique was successful at maintaining microcarriers along a planned trajectory in the blood vessels based on tracking information gathered using Magnetic Resonance Imaging (MRI) sequences from artifacts caused by the same MNPs. Besides propulsion and tracking, the same MNPs can be synthesized with characteristics that can allow for the diffusion of therapeutic cargo carried by these MR-navigable carriers through the Blood Brain Barrier (BBB) using localized hyperthermia without compromising the MRN capabilities. In the present study, localized hyperthermia induced by an alternating magnetic field (AC field) is investigated for the purpose of transient controlled disruption of the BBB and hence local delivery of therapeutic agents into the brain. Here, an external heating apparatus was used to impose a regional heat shock on the skull of a living mouse model. The effect of heat on the permeability of the BBB was assessed using histological observation and tissue staining by Evans blue dye. Results show direct correlation between hyperthermia and BBB leakage as well as its recovery from thermal damage. Therefore, in addition to on-command propulsion and remote tracking, the proposed navigable agents could be suitable for controlled opening of the BBB by hyperthermia and selective brain drug delivery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».