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Enregistrement W2981589863 · doi:10.21037/qims.2019.10.03

Chemical exchange saturation transfer magnetic resonance imaging and its main and potential applications in pre-clinical and clinical studies

2019· review· en· W2981589863 sur OpenAlexaff
Weiqiang Dou, Chien‐Yuan Lin, Hongyuan Ding, Yong Shen, Carol Dou, Long Qian, Baohong Wen, Bing Wu

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingSaturation (graph theory)Nuclear magnetic resonanceComputer scienceMedicineRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Chemical exchange saturation transfer (CEST) imaging is a novel contrast mechanism, relying on the exchange between mobile protons in amide (-NH), amine (-NH2) and hydroxyl (-OH) groups and bulk water. Due to the targeted protons present in endogenous molecules or exogenous compounds applied externally, CEST imaging can respectively, generate endogenous or exogenous contrast. Nowadays, CEST imaging for endogenous contrast has been explored in pre-clinical and clinical studies. Amide CEST, also called amide proton transfer weighted (APT) imaging, generates CEST effect at 3.5 ppm away from the water signal and has been widely investigated. Given the sensitivity to amide proton concentration and pH level, APT imaging has shown robust performance in the assessment of ischemia, brain tumors, breast and prostate cancer as well as neurodegenerative diseases. With advanced methods proposed, pure APT and Nuclear Overhauser Effect (NOE) mediated CEST effects were separately fitted from original APT signal. Using both effects, early but promising results were obtained for glioma patients in the evaluation of tumor response to therapy and patient survival. Compared to amide CEST, amine CEST is also mobile proton concentration and pH dependent, but has a faster exchange rate between amine protons and water. The resultant CEST effect is usually introduced at 1.8–3 ppm. Glutamate and creatine, as two main metabolites with amine groups for CEST imaging, have been applied to quantitatively assess diseases in the central nervous system and muscle system, respectively. Glycosaminoglycan (Gag) as a representative metabolite with hydroxyl groups has also been measured to evaluate the cartilage of knee or intervertebral discs in CEST MRI. Due to limited frequency difference between hydroxyl protons and water, 7T for better spectral separation is preferred over 3T for GagCEST measurement. The applications of CEST MRI with exogenous contrast agents are still quite limited in clinic. While certain diamagnetic CEST agents, such as dynamic-glucose, have been tried in human for brain tumor or neck cancer assessment, most exogenous agents, i.e., paramagnetic CEST agents, are still tested in the pre-clinical stage, mainly due to potential toxicity. Engineered tissues for tissue regeneration and drug delivery have also shown a great potential in CEST imaging, as many of them, such as hydrogel and polyamide materials, contain mobile protons or can be incorporated with CEST specific chemical compounds. These engineered tissues can thus generate CEST effect in vivo, allowing a possibility to understand the fate of them in vivo longitudinally. Although the CEST MRI with engineered tissues has only been established in early stage, the obtained first evidence is crucial for further optimizing these biomaterials and finally accomplishing the translation into clinical use.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations75
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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