Imaging of murine melanoma tumors using fluorescent gold nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Contrast agents are required to view and differentiate soft tissue structures in computed tomography (CT) yet in research, histology is still considered to be the gold standard. Preclinical contrast agents used for radiographic imaging are not visible when viewed histologically, nor are histological stains visible radiographically. By identifying a single agent that is visible in both x-ray and optical imaging, we can ensure that the target tissues can be easily identified and correlated in both images, without the need of additional staining techniques. Here we present an approach to allow for the correlation of imaging murine melanoma tumours using micro-computed tomography (micro-CT) and optical projection tomography (OPT), using fluorescently-labelled gold nanoparticles without additional tissue staining. B16F10 cells (murine melanoma cell line) were used to induce tumour growth in the right hind legs of twelve C57Bl6 mice. Tumor growth times varied between 2-3 weeks, with maximal tumor size of 1 cm3. We injected Cy3 fluorescently coated gold nanorods directly into the tumours. The mice were scanned with in vivo micro-CT (for pre- and post-contrast scans at a resolution of 50 microns) and once euthanized and hind leg dissected, further scanned with a specimen micro-CT at a higher resolution of 10-17.2 microns. Results showed that the distribution of the gold nanoparticles appeared to be contained and isolated to the murine melanoma tumour, allowing for contrast and visualization. Correlation of micro-CT specimen scans with optical projection tomography (OPT) imaging was possible, although there was also auto-fluorescence of the surrounding muscle tissue and melanoma cells. This study highlights the potential use of fluorescently-labelled gold nanoparticles as a dual-contrast agent for radiographic imaging of murine melanoma tumours using micro-CT and optical imaging using OPT.
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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) | 0,000 | 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 ».