A sensitive PARACEST contrast agent for temperature MRI: Eu<sup>3+</sup>‐DOTAM‐glycine (Gly)‐phenylalanine (Phe)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tissue temperature is a fundamental physiological parameter that can provide insight into pathological processes. The purpose of this study was to develop and characterize a novel paramagnetic chemical exchange saturation transfer (CEST) agent suitable for in vivo temperature mapping at 9.4T. The CEST properties of the europium (Eu(3+)) complex of the DOTAM-Glycine (Gly)-Phenylalanine (Phe) ligand were studied in vitro at 9.4T as a function of temperature, pH, and agent concentration. The transfer of magnetization (CEST effect) from the bound water to bulk water pools was approximately 75% greater for Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe compared to Eu(3+)-DOTAM-Gly at physiologic temperature (38 degrees C) and pH (7.0 pH units) when using power level sufficiently low for in vivo imaging. Unlike Eu(3+)-DOTAM-Gly, whose CEST effect decreased with increasing temperature in the physiologic range, the CEST effect of Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe was optimal at body temperature. A strong linear dependence of the chemical shift of the bound water pool on temperature was observed (0.3 ppm/ degrees C), which was insensitive to pH and agent concentration. Temperature maps with SDs < 1 degrees C were acquired at 9.4T in phantoms containing: 1) phantom A, an aqueous solution of 10 mM Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe; 2) phantom B, 5% bovine serum albumin (BSA) with 15 mM Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe; and 3) phantom C, mouse brain tissue with 4 mM Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe. The temperature sensitivity combined with the high CEST effect observed at low concentration using low saturation power (B(1)) suggests this compound may be a good choice for in vivo temperature mapping at 9.4T.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle