89Zr, a Radiometal Nuclide with High Potential for Molecular Imaging with PET: Chemistry, Applications and Remaining Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Molecular imaging-and especially Positron Emission Tomography (PET)-is of increasing importance for the diagnosis of various diseases and thus is experiencing increasing dissemination. Consequently, there is a growing demand for appropriate PET tracers which allow for a specific accumulation in the target structure as well as its visualization and exhibit decay characteristics matching their in vivo pharmacokinetics. To meet this demand, the development of new targeting vectors as well as the use of uncommon radionuclides becomes increasingly important. Uncommon nuclides in this regard enable the utilization of various selectively accumulating bioactive molecules such as peptides, antibodies, their fragments, other proteins and artificial structures for PET imaging in personalized medicine. Among these radionuclides, 89Zr (t1/2 = 3.27 days and mean Eβ+ = 0.389 MeV) has attracted increasing attention within the last years due to its favorably long half-life, which enables imaging at late time-points, being especially favorable in case of slowly-accumulating targeting vectors. This review outlines the recent developments in the field of 89Zr-labeled bioactive molecules, their potential and application in PET imaging and beyond, as well as remaining challenges.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».