Four‐pool modeling of proton exchange processes in biological systems in the presence of MRI–paramagnetic chemical exchange saturation transfer (PARACEST) agents
Notice bibliographique
Résumé
Signal loss due to magnetization transfer (MT) from the macromolecular protons of biological tissues is an important consideration for the in vivo detection of paramagnetic chemical exchange saturation transfer (PARACEST) agents. In this study, a four-pool model is presented that is based on the modified Bloch equations and incorporates terms for the proton exchange processes that occur in biological systems in the presence of MRI-PARACEST contrast agents. The effect of the exchangeable proton chemical shift and PARACEST agent concentration are modeled in the presence of macromolecule-derived MT. Experimental validation of the model was performed at 9.4 Tesla using Eu(3+)-DOTAM-glycine (Gly)-phenylalanine (Phe) in both aqueous solution and samples containing 10% bovine serum albumin (BSA). The model was then used to measure the agent-bound-water chemical shift and the transverse relaxation time of macromolecular protons of a sample of Vero (nonhuman primate) cells labeled with Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe and a phantom containing mouse brain tissue and 7 mM Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe. In the brain tissue phantom, a chemical shift map with standard deviation (SD) < 0.7 ppm and a T(2) map with SD < 0.6 mus were obtained. The results demonstrate the feasibility of in vivo temperature measurement based on the bound-water chemical shift of Eu(3+)-DOTAM-Gly-Phe in combination with this four-pool model despite the inherent MT effect.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».