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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».