Magnetic Resonance Imaging of Fe<inf>3</inf>O<inf>4</inf> Nanoparticles Embedded in Living Magnetotactic Bacteria for Potential Use as Carriers for In Vivo Applications
Notice bibliographique
Résumé
MC-1 Magnetotactic Bacteria (MTB) are studied for their potential use as bio-carriers for drug delivery. The exploitation of the flagella combined with nanoparticles magnetite or magnetosomes chain embedded in each bacterium and used to change the swimming direction of each MTB through magnetotaxis provide both propulsion and steering in small diameters blood vessels. But for guiding these MTB towards a target, being capable to image these living bacteria in vivo using an existing medical imaging modality is essential. Here, it is shown that the magnetosomes embedded in each MTB can be used to track the displacement of these bacteria using an MRI system. In fact, these magnetosomes disturb the local magnetic field affecting T1 and T2-relaxation times during MRI. MR T1-weighted and T2-weighted images as well as T2-relaxivity of MTB are studied in order to validate the possibility of monitoring MTB drug delivery operations using a clinical MR scanner. This study proves that MTB affect much more the T2-relaxation than T1-relaxation rate and can be though as a negative contrast agent. The signal decay in the T2-weighted images is found to change proportionally to the bacterial concentration. These results show that a bacterial concentration of 2.2x10(7) cells/mL can be detected using a T2-weighted image, which is very encouraging to further investigate the application of MTB for in vivo applications.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».