Manganese-porphyrin-enhanced MRI for the detection of cancer cells: A quantitative in vitro investigation with multiple clinical subtypes of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) contrast agents (CAs) are chemical compounds that can enhance image contrast on T1- or T2- weighted MR image. We have previously demonstrated the potential of MnCl2, a manganese-based CA, in cellular imaging of breast cancer using T1-weighted MRI. In this work, we examined the potential of another class of manganese-based CAs, manganese porphyrins (MnPs), for sensitive cellular detection of multiple clinical subtypes of breast cancer using quantitative MRI. Using a clinical 3.0-T MRI scanner, the relaxivities of two MnPs, MnTPPS4 and MnTPPS3NH2, and conventional Gd-DTPA (control) were measured in ultrapure water and their T1 contrast enhancement patterns were characterized in multiple clinical subtypes of breast cancer. The toxicity of the three CAs was evaluated in vitro. Compared to Gd-DTPA, both MnTPPS3NH2 and MnTPPS4 enabled a more sensitive multi-subtype detection of four breast cell lines at doses that posed no cytotoxic effects, with MnTPPS3NH2 producing the greatest positive enhancement. The superior T1 enhancement capabilities of MnPs over Gd-DTPA are statistically significant and are likely due to their greater cellular uptake and relaxivities. The results demonstrate that multiple clinical subtypes of breast cancer can be imaged on a 3.0-T MRI scanner using MnPs as T1 cellular CAs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».