Arterial input function sampling without surgery in rats for positron emission tomography molecular imaging
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The purpose of this study was to develop a minimally invasive procedure to derive an arterial input function (AIF) in rats through tail artery blood sampling for pharmacokinetic modeling in preclinical PET molecular imaging studies. The procedure involved a microvolumetric blood counter (μBC) and a correction to compensate for delay and dispersion of the automatic blood sampling. MATERIALS AND METHODS: AIFs were simultaneously obtained from femoral and tail arteries in rats, manually and using a μBC, after (18)F-FDG injection (n=6) in order to compare the shape of the AIFs and the kinetic analysis results at equilibrium and after implementation of a dispersion correction method. These AIFs were used to estimate the myocardial metabolic rate of glucose (MMRG). AIFs were also obtained from a single withdrawal site by three methods to confirm accurate MMRG values: manual tail artery (n=5), μBC tail artery (n=5), and μBC femoral artery (n=3). RESULTS: Simultaneous withdrawal at equilibrium results in similar AIF shapes and influx rate constants (Ki) from Patlak analysis (P>0.05). Manually withdrawn and dispersion-corrected μBC AIFs in the simultaneous experiment did not reveal statistically different shapes and constants (K(1), K(i)) from a three-compartment kinetic analysis, regardless of the withdrawal methods or sites (P>0.05). Kinetic analysis of the three single-site blood sampling methods yielded similar MMRG (one-way ANOVA; Patlak, P=0.52; three-compartment, P=0.10). CONCLUSION: Both minimally invasive manual withdrawal and dispersion-corrected μBC-based blood sampling in the tail artery are reliable methods for deriving AIFs for pharmacokinetic follow-up studies in the same animal.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».