Development of a targeted CT contrast agent: assessment of cellular interactions using novel integrated optical labels
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT) enables high resolution, whole-body imaging with excellent depth penetration. The development of new targeted radiopaque CT contrast agents can provide the required sensitivity and localization for the successful detection and diagnosis of smaller lesions representing earlier disease. Nanoscale, perfluorooctylbromide (C8F17Br, PFOB) droplets have previously been used as untargeted contrast agents in X-ray imaging, and form the basis of a promising new group of agents that can be developed for targeted CT imaging. For successful targeting to disease sites, new PFOB droplet formulations tailored for ideal in vivo performance (e.g., biodistribution, toxicity, and pharmacokinetics) must be developed. However, the direct assessment of PFOB agents in biological environments early in their development is difficult using CT, as its sensitivity is not adequate for identification of single probes in vitro or in vivo. In order to allow single droplet interactions with cells to be directly assessed using standard cellular imaging tools, we integrate an optical marker within the PFOB agent. In this work, a new method to label a PFOB agent with fluorescent quantum dot (QD) nanoparticles is presented. These composite PFOB-QD droplets loaded into macrophage cells result in fluorescence on a cellular level that correlates well to the strong CT contrast exhibited in corresponding tissue-mimicking cell pellets. QD loading within the PFOB droplet core allows optical labeling without influencing the surface-dependent properties of the PFOB droplets in vivo, and may be used to follow PFOB localization from in vitro cell studies to histopathology.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».