Direct quantitative<sup>13</sup>C-filtered<sup>1</sup>H magnetic resonance imaging of PEGylated biomacromolecules in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Purpose 1H MRI is an established diagnostic method that generally relies on detection of water. Imaging specific macromolecules is normally accomplished only indirectly through the use of paramagnetic tags, which alter the water signal in their vicinity. We demonstrate a new approach in which macromolecular constituents, such as proteins and drug delivery systems, are observed directly and quantitatively in vivo using 1H MRI of 13C-labeled poly(ethylene glycol) (13C-PEG) tags. Methods Molecular imaging of 13C-PEG-labeled species was accomplished by incorporating a modified heteronuclear multiple quantum coherence filter into a gradient echo imaging sequence. We demonstrate the approach by monitoring the real-time distribution of 13C-PEG and 13C-PEGylated albumin injected into the hind leg of a mouse. Results Filtering the 1H PEG signal through the directly coupled 13C nuclei largely eliminates background water and fat signals, thus enabling the imaging of molecules using 1H MRI. Conclusion PEGylation is widely employed to enhance the performance of a multitude of macromolecular therapeutics and drug delivery systems, and 13C-filtered 1H MRI of 13C-PEG thus offers the possibility of imaging and quantitating their distribution in living systems in real time. Magn Reson Med 77:1553–1561, 2017. © 2016 International Society for Magnetic Resonance in Medicine
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».