Pre-Labeling of Immune Cells in Normal Bone Marrow and Spleen for Subsequent Cell Tracking by MRI
Notice bibliographique
Résumé
Iron particles are intravenously (IV) administered to label cells in vivo during magnetic resonance imaging. This technique has been extensively used to monitor immune cells in the context of inflammatory diseases. Here, we have investigated whether resting immune cells can be labeled in vivo in healthy mice before disease onset or injury, thus allowing visualization of critical early cellular events. Using 1.5 T magnetic resonance imaging, we were able to detect signal loss in bone marrow, liver, and spleen as early as 1 hour after the IV injection of superparamagnetic iron oxide nanoparticles (Feridex; 80 to 120 nm in diameter) or larger micron-sized iron oxide particles (Bangs; 0.9 μm in diameter). Results were confirmed via histology. Further, flow cytometric analysis confirmed the presence of iron-labeled CD19+ B cells, CD3+ T cells, and CD11b+ myeloid cells within the spleen and the bone marrow. Extending this work to a murine model of multiple sclerosis, we IV administered superparamagnetic iron oxide to healthy mice 1 week before inducing experimental autoimmune encephalomyelitis. Images acquired 1 week after the onset of hindlimb paralysis showed regions of signal hypointensity in the mouse brain that corresponded with iron-labeled macrophages. In summary, we show that resting immune cells in the healthy mouse liver, spleen, and bone marrow can be prelabeled with iron oxide nanoparticles. Furthermore, iron oxide preloading of immune cells in the reticuloendothelial system can be used to detect cellular infiltration in the brains of experimental autoimmune encephalomyelitis mice.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».