Trimodal Cell Tracking In Vivo: Combining Iron- and Fluorine-Based Magnetic Resonance Imaging with Magnetic Particle Imaging to Monitor the Delivery of Mesenchymal Stem Cells and the Ensuing Inflammation
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic potential of mesenchymal stem cells (MSCs) is limited, as many cells undergo apoptosis following administration. In addition, the attraction of immune cells (predominately macrophages) to the site of implantation can lead to MSC rejection. We implemented a trimodal imaging technique to monitor the fate of transplanted MSCs and infiltrating macrophages in vivo. MSCs were labeled with an iron oxide nanoparticle (ferumoxytol) and then implanted within the hind limb muscle of 10 C57BI/6 mice. Controls received unlabeled MSCs (n = 5). A perfluorocarbon agent was administered intravenously for uptake by phagocytic macrophages in situ; 1 and 12 days later, the ferumoxytol-labeled MSCs were detected by proton (1H) magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic particle imaging (MPI). Perfluorocarbon-labeled macrophages were detected by fluorine-19 (19F) MRI. 1H/19F MRI was acquired on a clinical scanner (3 T) using a dual-tuned surface coil and balanced steady-state free precession (bSSFP) sequence. The measured volume of signal loss and MPI signal declined over 12 days, which is consistent with the death and clearance of iron-labeled MSCs. 19F signal persisted over 12 days, suggesting the continuous infiltration of perfluorocarbon-labeled macrophages. Because MPI and 19F MRI signals are directly quantitative, we calculated estimates of the number of MSCs and macrophages present over time. The presence of MSCs and macrophages was validated with histology following the last imaging session. This is the first study to combine the use of iron- and fluorine-based MRI with MPI cell tracking.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».