Quantitative CT Imaging of the Spatial and Temporal Distribution of Liposomes in a Rabbit Tumor Model
Notice bibliographique
Résumé
Successful employment of noninvasive imaging techniques to quantitatively assess the in vivo pharmacokinetics and biodistribution of nanoparticle drug delivery systems will facilitate the rational design of novel targeted drug carriers. This study reports on the bulk organ/tissue (liver, kidneys, spleen, tumor and blood) and intratumoral distribution of liposomes containing iohexol and gadoteridol over a 14-day period in VX2 sarcoma-bearing New Zealand White rabbits using computed tomography (CT). The vascular half-life of the liposomes was found to be 63.6 +/- 5.8 h and the maximum tumor-to-muscle iodine concentration ratio of 11.9 +/- 6.0 was measured 7 days postinjection with 1.13 +/- 0.29% ID of liposomes accumulating at the tumor site. The liposomes achieved their highest intratumoral distribution volume ratio at 48 h postadministration, occupying 72 +/- 5% of the total tumor volume. This investigation demonstrated the feasibility of using CT to perform quantitative, volumetric and longitudinal assessment of the pharmacokinetics and biodistribution of iodinated liposomes with sensitivities in the range of microg/cm3 while maintaining the ability to identify boundaries of anatomical structures at submillimeter resolution and with imaging time of less than one minute per scan. If successfully approved for clinical adoption, the use of CT imaging to monitor nanoparticulate drug delivery will provide an opportunity for online adjustment of therapeutic regimens and implementation of personalized medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».