Notice bibliographique
Résumé
Radiolabeled peptides have been the subject of intense research efforts for targeted diagnostic imaging and radiotherapy over the last 20 years. Peptides offer several advantages for receptor imaging and targeted radiotherapy. The low molecular weight of peptides allows for rapid clearance from the blood and non-target tissue, which results in favorable target-to-non-target ratios. Moreover, peptides usually display good tissue penetration and they are generally non-immunogenic. A major drawback is their potential low metabolic stability. The majority of currently used radiolabeled peptides for targeted molecular imaging and therapy of cancer is labeled with various radiometals like 99mTc, 68Ga, and 177Lu. However, over the last decade an increasing number of 18F-labeled peptides have been reported. Despite of obvious advantages of 18F like its ease of production in large quantities at high specific activity, the low β+ energy (0.64 MeV) and the favorable half-life (109.8 min), 18F-labeling of peptides remains a special challenge. The first part of this review will provide a brief overview on chemical strategies for peptide labeling with 18F. A second part will discuss recent technological advances for 18F-labeling of peptides with special focus on microfluidic technology, automation, and kit-like preparation of 18F-labeled peptides.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».