Application of Cardiac Molecular Imaging Using Positron Emission Tomography in Evaluation of Drug and Therapeutics for Cardiovascular Disorders
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of cardiovascular disease is increasing with the aging population. This has stimulated a need for innovative means to evaluate and develop therapeutic strategies intended to improve patient care. Positron emission tomography (PET) imaging is an advanced nuclear imaging technology. The advantage of PET over other non-invasive imaging modalities is its ability to accurately measure tissue concentrations of specific radiolabeled compounds. These radioligands can be used as molecular probes to quantify physiological processes and the effects of therapy. Molecular imaging with PET has been applied to evaluate new and established drugs and therapies, as well as their effects on physiological parameters. New radiolabeled receptor ligands will also allow in vivo pharmacokinetic studies following drug treatment, yielding insights into drug delivery, optimal drug occupancy, and mechanism of action at the receptor level. These exciting tissue pharmacokinetic data could revolutionize evaluation of drug therapies in cardiovascular diseases. In addition, serial evaluations of these processes are now possible in both animals and humans permitting sensitive means to evaluate disease progression and therapies. New tools for imaging such as PET/CT and small animal PET broaden the potential of PET in drug evaluation. This review will describe the accuracy of PET as a non-invasive modality to quantify various parameters, and the application of PET in evaluating new and established therapies. This paper will also review the application of receptor ligand imaging and the principles of using surrogate physiological end-points in early drug development and evaluation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».