Maximizing T<sub>2</sub>‐exchange in Dy<sup>3+</sup>DOTA‐(amide)<sub>X</sub> chelates: Fine‐tuning the water molecule exchange rate for enhanced T<sub>2</sub> contrast in MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The water molecule exchange rates in a series of DyDOTA-(amide)X chelates were fine-tuned to maximize the effects of T2-exchange line broadening and improve T2 contrast. METHODS: Four DyDOTA-(amide)X chelates having a variable number of glycinate side-arms were prepared and characterized as T2-exchange agents. The nonexchanging DyTETA chelate was also used to measure the bulk water T2 reduction due solely to T2*. The total transverse relaxivity (r2tot) at 22, 37, and 52°C for each chelate was measured in vitro at 9.4 Tesla (400 MHz) by fitting plots of total T2 (-1) versus concentration. The water molecule exchange rates for each complex were measured by fitting (17)O line-width versus temperature data taken at 9.4 Tesla (54.3 MHz). RESULTS: The measured transverse relaxivities due to water molecule exchange (r2ex) and bound water lifetimes (τM) were in excellent agreement with Swift-Connick theory, with DyDOTA-(gly)3 giving the largest r2ex = 11.8 s(-1) mM(-1) at 37°C. CONCLUSION: By fine-tuning the water molecule exchange rate at 37°C, the transverse relaxivity has been increased by 2 to 30 times compared with previously studied Dy(3+)-based chelates. Polymerization or dendrimerization of the optimal chelate could yield a highly sensitive, molecule-sized T2 contrast agent for improved molecular imaging applications.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».