Small unilamellar vesicles: a platform technology for molecular imaging of brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
Molecular imaging enables the non-invasive investigation of cellular and molecular processes. Although there are challenges to overcome, the development of targeted contrast agents to increase the sensitivity of molecular imaging techniques is essential for their clinical translation. In this study, spontaneously forming, small unilamellar vesicles (sULVs) (30 nm diameter) were used as a platform to build a bimodal (i.e., optical and magnetic resonance imaging (MRI)) targeted contrast agent for the molecular imaging of brain tumors. sULVs were loaded with a gadolinium (Gd) chelated lipid (Gd-DPTA-BOA), functionalized with targeting antibodies (anti-EGFR monoclonal and anti-IGFBP7 single domain), and incorporated a near infrared dye (Cy5.5). The resultant sULVs were characterized in vitro using small angle neutron scattering (SANS), phantom MRI and dynamic light scattering (DLS). Antibody targeted and nontargeted Gd loaded sULVs labeled with Cy5.5 were assessed in vivo in a brain tumor model in mice using time domain optical imaging and MRI. The results demonstrated that a spontaneously forming, nanosized ULVs loaded with a high payload of Gd can selectively target and image, using MR and optical imaging, brain tumor vessels when functionalized with anti-IGFBP7 single domain antibodies. The unique features of these targeted sULVs make them promising molecular MRI contrast agents.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».