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Enregistrement W2609905986 · doi:10.1002/mp.12300

Manganese concentration mapping in the rat brain with MRI, PET, and autoradiography

2017· article· en· W2609905986 sur OpenAlexafffund
Geoffrey J. Topping, Andrew Yung, Paul Schaffer, Cornelia Hoehr, Rick Kornelsen, Piotr Kozłowski, Vesna Sossi

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensTRIUMFUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTRIUMF
Mots-clésIn vivoPositron emission tomographyMagnetic resonance imagingNuclear medicineEx vivoChemistryNuclear magnetic resonanceGadoliniumMaterials scienceMedicineRadiologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Mn2+ is used as a contrast agent and marker for neuronal activity with magnetic resonance imaging (MRI) in rats and mice, but its accumulation is generally not assessed quantitatively. In this work, nonradioactive Mn and 52Mn are injected simultaneously in rats, and imaged with MRI, positron emission tomography (PET) and autoradiography (AR). Mn distributions are compared between modalities, to assess the potential and limitations on quantification of Mn with MRI, and to investigate the potential of multimodal measurement of Mn accumulation. Methods MRI (in vivo), PET (in vivo and post mortem), and AR (ex vivo) were acquired of rat brains, for which animals received simultaneous intraperitoneal (IP) or intracerebrovertricular (ICV)‐targeted injections containing the positron‐emitting radionuclide 52Mn and additional nonradioactive MnCl2, which acts as an MRI contrast agent. Pre and postinjection MR images were fit for the longitudinal relaxation rate (R1), coregistered, and subtracted to generate R1 difference maps, which are expected to be proportional to change in Mn concentration in tissue. AR and PET images were coregistered to smoothed R1 difference maps. Results Similar spatial distributions were seen across modalities, with Mn accumulation in the colliculus, near the injection site, and in the 4th ventricle. There was no 52Mn accumulation measurable with PET in the brain after IP injection. In areas of very highly localized and concentrated 52Mn accumulation in PET or AR, consistent increases of R1 were not seen with MRI. Scatter plots of corresponding voxel R1 difference and PET or AR signal intensity were generated and fit with least squares linear models within anatomical regions. Linear correlations were observed, particularly in regions away from very highly localized and concentrated Mn accumulation at the injection site and the 4th ventricle. Accounting for radioactive decay of 52Mn, the MnCl2 longitudinal relaxivity was between 4.0 and 5.1 s−1/mM, which is within 22% of the in vitro relaxivity. Conclusions This proof‐of‐concept study demonstrates that MR has strong potential for quantitative assessment of Mn accumulation in the brain, although local discrepancies from linear correlation suggest limitations to this use of MR in areas of inflammation or very high concentrations of Mn. These discrepancies also suggest that a combination of modalities may have additional utility for discriminating between different pools of Mn accumulation in tissue.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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