Enhanced Relaxometric Properties of MRI “Positive” Contrast Agents Confined in Three‐Dimensional Cubic Mesoporous Silica Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mesoporous silica nanoparticles (MSNs) are of growing interest for the development of novel probes enabling efficient tracking of cells in vivo using magnetic resonance imaging (MRI). The incorporation of Gd 3+ paramagnetic ions into highly porous MSNs is a powerful strategy to synthesize “positive” MRI contrast agents for more quantitative T 1 ‐weighted MR imaging. Within this context, different strategies have been reported to integrate Gd chelates to 2D pore network MSNs. As an alternative, we report on the modulation of the pore network topology through the preparation of a 3D pore network hybrid GdSi x O y MSN system. In this study, 2D GdSi x O y ‐MSNs with similar porosity and particle size were also prepared and the relaxometric performances of both materials, directly compared. Both syntheses lead to water‐dispersible MSNs suspensions (particle size < 200 nm), which were stable for at least 48h. 3D GdSi x O y ‐MSNs provided a significant increase in 1 H longitudinal relaxivity (18.5 s −1 mM −1 ; 4.6 times higher than Gd‐DTPA) and low r 2 /r 1 ratios (1.56) compatible with the requirements of “positive” contrast agents for MRI. These results demonstrate the superiority of a 3D pore network to host paramagnetic atoms for MRI signal enhancement using T 1 ‐weighted imaging. Such an approach minimizes the total amount of paramagnetic element per particle.
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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 ».