Integrated Platform for Brain Imaging and Drug Delivery Across the Blood–Brain Barrier
Notice bibliographique
Résumé
The development of imaging and therapeutic agents against neuronal targets is hampered by the limited access of probes into the central nervous system across the blood-brain barrier (BBB). The evaluation of drug penetration into the brain in experimental models often requires complex procedures, including drug radiolabeling, as well as determinations in multiple animals for each condition or time point. Prospective in vivo imaging of drug biodistribution may provide an alternative to "classical" pharmacokinetics and biodistribution studies in that a contrast-enhanced imaging signal could serve as a surrogate for the amount of drug or biologic delivered to the organ of interest. For the brain-targeting applications, it is necessary to develop formulation strategies that enable a simultaneous drug and contrast agent delivery across the BBB. In this chapter, we describe methods for encapsulating drugs into liposome nanocarriers with surface display of both the imaging contrast agent for one or multiple imaging modalities and the single-domain antibody that undergoes receptor-mediated transcytosis across the BBB. Contrast-enhanced imaging signal detected in the brain after intravenous injection of such formulation(s) is proportional to the amount of drug delivered into the brain parenchyma. This method allows for a prospective, noninvasive estimation of drug delivery, accumulation, and elimination from the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».