Ultra‐small gadolinium oxide nanoparticles to image brain cancer cells <i>in vivo</i> with MRI
Notice bibliographique
Résumé
The majority of contrast agents used in magnetic resonance imaging (MRI) is based on the rare-earth element gadolinium. Gadolinium-based nanoparticles could find promising applications in pre-clinical diagnostic procedures of certain types of cancer, such as glioblastoma multiforme. This is one of the most malignant, lethal and poorly accessible forms of cancer. Recent advances in colloidal nanocrystal synthesis have led to the development of ultra-small crystals of gadolinium oxide (US-Gd(2)O(3), 2-3 nm diameter). As of today, this is the smallest and the densest of all Gd-containing nanoparticles. Cancer cells labeled with a sufficient quantity of this compound appear bright in T(1)-weighted MRI images. Here we demonstrate that US-Gd(2)O(3) can be used to label GL-261 glioblastoma multiforme cells, followed by localization and visualization in vivo using MRI. Very high amounts of Gd are efficiently internalized and retained in cells, as confirmed with TEM and ICP-MS. Labeled cells were visualized in vivo at 1.5 T using the chicken embryo model. This is one more step toward the development of "positively contrasted" cell tracking procedures with MRI.
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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) | 0,001 | 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 ».