In vivo detection of MRI‐PARACEST agents in mouse brain tumors at 9.4 T
Notice bibliographique
Résumé
Paramagnetic chemical exchange saturation transfer (PARACEST) contrast agents are under development for biological target identification by magnetic resonance imaging. Image contrast associated with PARACEST agents can be generated by radiofrequency irradiation of the chemically shifted protons bound to a PARACEST contrast agent molecule or by direct irradiation of the on-resonance bulk water protons. The observed signal change in a magnetic resonance image after the administration of a PARACEST contrast agent is due to both altered relaxation time constants and the CEST effect. Despite high sensitivity in vitro, PARACEST agents have had limited success in vivo where sensitivity is reduced by the magnetization transfer effect from endogenous macromolecules. The purpose of this study was to demonstrate the in vivo detection of a PARACEST contrast agent using the on-resonance paramagnetic chemical exchange effect (OPARACHEE) in a mouse glioblastoma multiforme tumor model and to isolate the OPARACHEE effect from the changes in relaxation induced by the PARACEST agent. Three mice with tumors were imaged on a 9.4 T MRI scanner following tail vein injection of 150 μL 50 mM Tm(3+)-DOTAM-glycine-lysine. A fast low angle shot pulse sequence with a low power radiofrequency pulse train (WALTZ-16) as the preparation pulse was used to generate OPARACHEE contrast. To study the dynamics of agent uptake, reference images (without the preparation pulse) and OPARACHEE images were acquired continuously in an alternating fashion before, during and after agent injection. Signal intensity decreased by more than 10% in tumor in the control images after agent administration. Despite these changes, a clear OPARACHEE contrast of 1-5% was also observed in brain tumors after contrast agent injection and maintained in the hour following injection. This result is the first in vivo observation of OPARACHEE contrast in brain tumors with correction of T(1) and T(2) relaxation effects.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».