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Enregistrement W3088679822 · doi:10.1039/d0ra07308c

MRI contrast enhancement of liver pre-neoplasia using iron–tannic nanoparticles

2020· article· en· W3088679822 sur OpenAlexaff
Thipjutha Phatruengdet, Jannarong Intakhad, Monreudee Tapunya, Arpamas Chariyakornkul, Chi Be Hlaing, Rawiwan Wongpoomchai, Chalermchai Pilapong

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAssociated Medical Services
Organismes subventionnairesFaculty of Science, Chiang Mai UniversityNational Research Council of ThailandMaterials Science Research Center, Faculty of Science, Chiang Mai UniversityChiang Mai University
Mots-clésTannic acidContrast (vision)Liver cancerNanoparticleStage (stratigraphy)ChemistryRadiologyCancerMaterials scienceNanotechnologyMedicineComputer scienceInternal medicineComputer visionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MRI contrast agents which are nanoparticles of iron-tannic complexes (so-called Fe-TA NPs) that can be used for detecting liver preneoplasia. Preliminary assessment of their toxicity in healthy rats provides suitable imaging dose ranges with acceptable toxicity. In diethylnitrosamine (DEN) induced rats, it is shown that Fe-TA NPs are capable of enhancing MRI signals in rat livers having pre-neoplastic lesions within 60 minutes post-injection. The enhancement efficacy is strongly dependent on the characteristics of pre-neoplastic foci (GST-P+ foci). The highest enhancement was in good correlation with the size of GST-P+ foci and amount of Fe-TA NPs accumulated in the liver, and might be caused by the dysfunction of liver sinusoids along with cellular uptake capability of pre-neoplastic hepatocytes. Our results show that Fe-TA NPs are of great interest to develop as an efficient MRI imaging agent for risk assessment of liver cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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