Mapping α<sub>2</sub>Adrenoceptors of the Human Brain with<sup>11</sup>C-Yohimbine
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: A previous study from this laboratory suggested that (11)C-yohimbine, a selective α2-adrenoceptor antagonist, is an appropriate ligand for PET of α2 adrenoceptors that passes readily from blood to brain tissue in pigs but not in rodents. To test usefulness in humans, we determined blood-brain clearances, volumes of distribution, and receptor availability by means of PET with (11)C-yohimbine in healthy male adults. METHODS: We recorded the distribution of (11)C-yohimbine with 90-min dynamic PET and sampled arterial blood to measure intact (11)C-yohimbine in plasma. For analysis, we coregistered PET images to individual MR images and automatically identified 27 volumes of interest. We used 1-tissue-compartment graphical analysis with 6 linearized solutions of the fundamental binding equation, with the metabolite-corrected arterial plasma curves as input function, to estimate the kinetic parameters of (11)C-yohimbine. With the lowest steady-state distribution volume (VT), determined in the corpus callosum, we calculated the binding potential (receptor availability) of the radioligand in other regions. RESULTS: The linear regressions yielded similar estimates of the kinetic parameters. The cortical values of VT ranged from 0.82 mL cm(-3) in the right frontal cortex to 0.46 mL cm(-3) in the corpus callosum, with intermediate VT values in subcortical structures. Binding potentials averaged 0.6-0.8 in the cortex and 0.2-0.5 in subcortical regions. CONCLUSION: The maps of (11)C-yohimbine binding to α2 adrenoceptors in human brain had the highest values in cortical areas and hippocampus, with moderate values in subcortical structures, as found also in vitro. The results confirm the usefulness of the tracer (11)C-yohimbine for mapping α2 adrenoceptors in human brain in vivo.
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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) | 0,001 | 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 ».