Dynamic Gd‐DTPA enhanced MRI as a surrogate marker of angiogenesis in tissue‐engineered bladder constructs: A feasibility study in rabbits
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the potential of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) to assess angiogenesis in tissue-engineered bladder constructs in a blinded animal study, and compare different analysis approaches and their correlation with microvessel density (MVD). MATERIALS AND METHODS: Constructs fortified with vascular endothelial growth factor (VEGF) for enhanced vascularity were grafted onto the bladder in nine rabbits. DCE-MRI of Gd-DTPA uptake was performed and analyzed using Tofts' model, the area under the concentration time curve (AUC), and the uptake slope. DCE-MRI parameters were compared to MVD determined with CD31 immunohistochemistry. RESULTS: Significantly increased MVD was found in the high VEGF group (20 ng/g of tissue) but not at low VEGF (10 ng/g) (2.3x increase, P = 0.035 vs. 1.1x over control). Enhanced permeability at low VEGF was suggested by elevated K(trans), but overall correlation to MVD was poor. Significant correlation to MVD was obtained with AUC(8min) (r = 0.705, P = 0.034). Furthermore, AUC(8min) provided the most precise discrimination between different VEGF preparations and was the only parameter to show a significant increase (P = 0.0058) consistent with MVD changes at high VEGF. CONCLUSION: Findings support DCE-MRI for evaluating angiogenesis in bladder constructs and suggest vessel changes other than density. Future studies should incorporate larger contrast agents and permeability assessment to devise an optimal DCE-MRI strategy.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».