Micro-CT imaging technique to characterize diffusion of small-molecules
Notice bibliographique
Résumé
Optimization and characterization of small-molecule diffusion are important in the development of drug-delivery systems. For example, the delivery of local antibiotics is an important component of therapy for orthopedic devicerelated infections (ODRI). However, despite its wide use, the exact elution mechanism is not yet fully understood. In this study, we developed a quantitative, non-destructive, micro-CT technique to characterize 2D diffusion of small-molecules in a tissue-equivalent phantom. Our objective is to use a radio-opaque molecule (Iohexol; molecular weight (MW) 821 Da) as a surrogate for small-molecule antibiotics (e.g., Vancomycin; MW 1449 Da) to characterize diffusion from a finite, cylindrical-core carrier into an agar, tissue-equivalent, sink. A single-phase diffusion experiment was performed to validate our micro-CT imaging method. A two-part phantom consisted of an inner, cylindrical, agar core loaded with Iohexol as a drug-surrogate, directly communicating with an outer annulus of pure agar. The estimate of a single-phase diffusion coefficient for agar was derived from the analysis of 2D radial diffusion distance. We then applied the validated method to evaluate diffusion in two-phases, using calcium-sulphate matrices loaded with Iohexol eluting into an agar tissue-equivalent sink. Image acquisition was performed at regular intervals up to 25 days. Cumulative release amount was used to calculate diffusion coefficients in two-phase phantoms. Iohexol diffusion coefficient was 2.6 ×10-10 m2 s-1, 0.46 ×10-10 m2 s-1, 0.85 ×10-10 m2 s-1 through agar, Stimulan, and Plaster of Paris, respectively. This approach could be used to validate drug delivery in the development of new carrier structures and materials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».