Metal-based imaging agents: progress towards interrogating neurodegenerative disease
Notice bibliographique
Résumé
Central nervous system (CNS) neurodegeneration is defined by a complex series of pathological processes that ultimately lead to death. The precise etiology of these disorders remains unknown. Recent efforts show that a mechanistic understanding of the malfunctions underpinning disease progression will prove requisite in developing new treatments and cures. Transition metals and lanthanide ions display unique characteristics (i.e., magnetism, radioactivity, and luminescence), often with biological relevance, allowing for direct application in CNS focused imaging modalities. These techniques include positron emission tomography (PET), single-photon emission computed tomography (SPECT), magnetic resonance imaging (MRI), and luminescent-based imaging (LumI). In this Tutorial Review, we have aimed to highlight the various metal-based imaging techniques developed in the effort to understand the pathophysiological processes associated with neurodegeneration. Each section has been divided so as to include an introduction to the particular imaging technique in question. This is then followed by a summary of key demonstrations that have enabled visualization of a specific neuropathological biomarker. These strategies have either exploited the high binding affinity of a receptor for its corresponding biomarker or a specific molecular transformation caused by a target species, all of which produce a concomitant change in diagnostic signal. Advantages and disadvantages of each method with perspectives on the utility of molecular imaging agents for understanding the complexities of neurodegenerative disease are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».