Evaluation of brain tumor vessels specific contrast agents for glioblastoma imaging
Notice bibliographique
Résumé
A mouse model of glioblastoma multiforme was used to determine the accumulation of a targeted contrast agent in tumor vessels. The contrast agent, consisting of superparamagnetic iron oxide coated with dextran, was functionalized with an anti-insulin-like-growth-factor binding protein 7 (anti-IGFBP7) single domain antibody. The near infrared marker, Cy5.5, was also attached for an in vivo fluorescence study. A 9.4T magnetic resonance imaging (MRI) system was used for in vivo studies on days 10 and 11 following tumor inoculation. T(2) relaxation time was used to measure the accumulation of the contrast agent in the tumor. Changes in tumor to brain contrast because of active targeting were compared with a nontargeted contrast agent. Effective targeting was confirmed with near infrared measurements and fluorescent microscopic analysis. The results showed that there was a statistically significant (P < .01) difference in normalized T(2) between healthy brain and tumor tissue 10 min, 1 h, and 2 h point postinjection of the anti-IGFBP7 single domain antibody targeted and nontargeted iron oxide nanoparticles. A statistical difference remained in animals treated with targeted nanoparticles 24 h postinjection only. The MRI, near infrared imaging, and fluorescent microscopy studies showed corresponding spatial and temporal changes. We concluded that the developed anti-IGFBP7-iron oxide single domain antibody-targeted MRI contrast agent selectively binds to abnormal vessels within a glioblastoma. T(2)-weighted MRI and near infrared imaging are able to detect the targeting effects in brain tumors.
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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 ».