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Enregistrement W2903456106 · doi:10.1080/1061186x.2018.1545235

Poly(ethylene glycol)-alendronate coated nanoparticles for magnetic resonance imaging of lymph nodes

2018· article· en· W2903456106 sur OpenAlexaff
Sofia Bisso, Anna Degrassi, Davide Brambilla, Jean‐Christophe Leroux

Notice bibliographique

RevueJournal of drug targeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichBayer HealthCare
Mots-clésGadoliniumLymphatic systemMagnetic resonance imagingGadobutrolMRI contrast agentLymphEthylene glycolBiomedical engineeringChemistryMaterials scienceNanoparticleNanotechnologyPathologyMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoparticulate systems can passively target regional lymphatic vessels and lymph nodes (LNs) after interstitial administration. Highly sensitive non-invasive imaging techniques, such as magnetic resonance imaging (MRI), can take advantage from particles' lymphotropic properties to provide a reliable tool to monitor lymphatic function and LN morphology with high spatial resolution. In this work, we developed and characterised a bioerodible nanosystem with MRI contrast properties, based on poly(ethylene glycol)-alendronate stabilised gadolinium calcium phosphate nanoparticles (NPs). After foot paw injection in mice, the particles exhibited a distinct pattern of gradual uptake into the local lymphatics and a localised deposition in the popliteal LN. Less variability in the onset of the signal, intensity and localisation was observed compared to the commercially available tracer gadobutrol, suggesting that these NPs could be useful to monitor physiological and dysfunctional lymphatic conditions. Moreover, dissolution of the particles indicated that they would be rapidly cleared from the body after imaging. Nevertheless, our findings call for an improvement of the system that includes reduction of gadolinium leakage from the NPs, and decrease in size of the latter to increase their selective uptake by the LN.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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