In vivo monitoring of tissue pharmacokinetics of liposome/drug using MRI: Illustration of targeted delivery
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine if MnSO(4)/doxorubicin (DOX) loaded liposomes could be used for in vivo monitoring of liposome concentration distribution and drug release using MRI. In vitro results show that T(1) shortening correlates with MnSO(4) concentration. Using a temperature-sensitive liposome formulation, it was found that MnSO(4) release significantly shortened T(1). This feature, therefore, suggests that content release can also be measured with these MnSO(4)-loaded liposomes. The feasibility of monitoring this drug delivery and release-imaging agent was shown in a murine tumor model. Upon tumor heating, nonthermally sensitive liposomes selectively but heterogeneously accumulated in the tumor region. The thermally sensitive liposomes showed a clear pattern of accumulation at the periphery of the tumor, concordant with the release temperature of this formulation (39-40 degrees C). This liposome contrast agent has potential for use with hyperthermia by providing individualized monitoring of tissue drug concentration distribution during or after treatment. This would allow for: 1) modification of treatment variables to improve the uniformity of drug delivery, and 2) provide a means to select patients most likely to benefit from this liposomal drug treatment. Additionally, the drug-loading method used for this liposome is applicable to a wide range of drugs, thereby broadening its applicability. The method is also applicable to other liposomal formulations with triggered release mechanisms.
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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 ».