Magnetic resonance imaging of in vitro glioma cell invasion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: An understanding of single glioma cell invasion has been limited by the static picture provided by histological studies. The ability to nondestructively assess cell invasion dynamically in a full 3D volume would improve the quality and quantity of information available from both in vivo and in vitro experiments. The purpose of this study was to observe glioma cell invasion in a 3D in vitro model using a microimaging protocol at 1.5 tesla and to assess the uptake of micron-sized particles of iron oxide (MPIO) and the consequent effects on cell function. METHODS: Rat C6 glioma cells were labeled with MPIO to a sufficient extent to allow single cell detection in vitro without significant effects on cell proliferation or plating efficiency. When placed on agar-coated plates, the cells formed stable multicellular tumor spheroids (MCTSs), which were embedded in collagen type I gel and serially visualized using magnetic resonance (MR) imaging and phase-contrast microscopy over 8 days. The MCTSs initially appeared as large susceptibility artifacts on MR images, but within 2 days, as cells moved away from the main MCTS, small discrete areas of signal loss, possibly due to single cells, could be observed and tracked. CONCLUSIONS: Glioma cell invasion can be nondestructively observed using MR imaging. The sensitivity of MR imaging, along with its ability to represent full 3D volumes noninvasively over time, makes it ideal for longitudinal in vivo cell tracking studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».