Molecular imaging of cardiac CXCR4 expression in a mouse model of acute myocardial infarction using a novel 68Ga-mCXCL12 PET tracer
Notice bibliographique
Résumé
Background The chemokine receptor CXCR4 and its ligand CXCL12 have been shown to be a possible imaging and therapeutic target after myocardial infarction (MI). The murine-based and mouse-specific 68 Ga-mCXCL12 PET tracer could be suitable for serial in vivo quantification of cardiac CXCR4 expression in a murine model of MI. Methods and Results At days 1-6 after MI, mice were intravenously injected with 68 Ga-mCXCL12. Autoradiography was performed and the infarct-to-remote ratio ( I / R ) was determined. In vivo PET imaging with 68 Ga-mCXCL12 was conducted on days 1-6 after MI and the percentage of the injected dose (%ID/g) of the tracer uptake in the infarct area was calculated. 18 F-FDG-PET was performed for anatomical landmarking. Ex vivo autoradiography identified CXCR4 upregulation in the infarct region with an increasing I / R after 12 hours (1.4 ± 0.3), showing a significant increase until day 2 (4.5 ± 0.6), followed by a plateau phase (day 4) and decrease after 10 days (1.3 ± 1.0). In vivo PET imaging identified similar CXCR4 upregulation in the infarct region which peaked around day 3 post MI (9.7 ± 5.0 %ID/g) and then subsequently decreased by day 6 (2.8 ± 1.0 %ID/g). Conclusion Noninvasive molecular imaging of cardiac CXCR4 expression using a novel, murine-based, and specific 68 Ga-mCXCL12 tracer is feasible both ex vivo and in vivo.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».