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Enregistrement W2935768425 · doi:10.1002/9781119951438.eibc2626

Manganese‐Based Magnetic Resonance Imaging Contrast Agents

2018· other· en· W2935768425 sur OpenAlexaff
Hanlin Liu, Xiao‐an Zhang

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Inorganic and Bioinorganic Chemistry · 2018
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingNephrogenic systemic fibrosisMRI contrast agentManganeseGadoliniumMedicineNanotechnologyNuclear magnetic resonanceMaterials scienceRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The contrast agent (CA) has become an essential component of clinical magnetic resonance imaging (MRI) practices, routinely applied to enhance the visualization of various diseases that are otherwise hard to detect. The majority of commercial CAs are based on small Gd(III) complexes, which have been widely used in diagnostic medicine for more than three decades, benefiting tens of millions of patients worldwide. Recently, however, Gd‐based CAs have been identified as the cause of a severe adverse effect known as nephrogenic systemic fibrosis (NSF). In addition, increasing evidence suggest that release of toxic free Gd(III) ions from the MRI CAs lead to the deposit of Gd in the brain and other organs. Development of non‐Gd‐based MRI CAs, therefore, is increasingly important. As an essential micronutrient, Mn is a preferred element of choice in this regard and, therefore, has regained attention in research over recent years. In this article, we will first summarize the key elements for the design and evaluation of MRI CAs. Three types of Mn‐based agents, including small ionic Mn(II) agents, Mn(III) complexes, and Mn‐containing nanoparticles will then be reviewed, according to these key elements. Finally, the recent advances in developing Mn‐based MRI probes as molecular imaging sensors will be highlighted. Throughout the review, the advantages and limitations of Mn‐based agents for MRI, in comparison with the conventional Gd‐based CAs, are the focus of the discussions. Overall, certain types of Mn complexes, such as new water‐soluble MnPs, have shown unique benefits over their Gd counterparts. This includes high sensitivity at high clinical magnetic fields, better biocompatibility of Mn in comparison to Gd, high stability, flexible structure/function, and tunable pharmacokinetics. Some of the new Mn agents have demonstrated potential for future clinical applications, as well as for advanced sensor development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0570,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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