Visualizing tumour self-homing with magnetic particle imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to their innate tumour homing capabilities, in recent years, circulating tumour cells (CTCs) have been engineered to express therapeutic genes for targeted treatment of primary and metastatic lesions. Additionally, previous studies have incorporated optical or PET imaging reporter genes to enable noninvasive monitoring of therapeutic CTCs in preclinical tumour models. An alternative method for tracking cells is to pre-label them with imaging probes prior to transplantation into the body. This is typically more sensitive to low numbers of cells since large amounts of probe can be concentrated in each cell. The objective of this work was to evaluate magnetic particle imaging (MPI) for the detection of iron-labeled experimental CTCs. CTCs were labeled with micro-sized iron oxide (MPIO) particles, administered via intra-cardiac injection in tumour bearing mice and were detected in the tumour region of the mammary fat pad. Iron content and tumour volumes were calculated. Ex vivo MPI of the tumours and immunohistochemistry were used to validate the imaging data. Here, we demonstrate for the first time the ability of MPI to sensitively detect systemically administered iron-labeled CTCs and to visualize tumour self-homing in a murine model of human breast cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle