<sup>18</sup>F-Labeled Silicon-Based Fluoride Acceptors: Potential Opportunities for Novel Positron Emitting Radiopharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the recent years, radiopharmaceutical chemistry has experienced a wide variety of innovative pushes towards finding both novel and unconventional radiochemical methods to introduce fluorine-18 into radiotracers for positron emission tomography (PET). These "nonclassical" labeling methodologies based on silicon-, boron-, and aluminium-(18)F chemistry deviate from commonplace bonding of an [(18)F]fluorine atom ((18)F) to either an aliphatic or aromatic carbon atom. One method in particular, the silicon-fluoride-acceptor isotopic exchange (SiFA-IE) approach, invalidates a dogma in radiochemistry that has been widely accepted for many years: the inability to obtain radiopharmaceuticals of high specific activity (SA) via simple IE. METHODOLOGY: The most advantageous feature of IE labeling in general is that labeling precursor and labeled radiotracer are chemically identical, eliminating the need to separate the radiotracer from its precursor. SiFA-IE chemistry proceeds in dipolar aprotic solvents at room temperature and below, entirely avoiding the formation of radioactive side products during the IE. SCOPE OF REVIEW: A great plethora of different SiFA species have been reported in the literature ranging from small prosthetic groups and other compounds of low molecular weight to labeled peptides and most recently affibody molecules. CONCLUSIONS: The literature over the last years (from 2006 to 2014) shows unambiguously that SiFA-IE and other silicon-based fluoride acceptor strategies relying on (18)F(-) leaving group substitutions have the potential to become a valuable addition to radiochemistry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».