Intravenous and Non-invasive Drug Delivery to the Mouse Basal Forebrain Using MRI-guided Focused Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Basal forebrain cholinergic neurons (BFCNs) regulate circuit dynamics underlying cognitive processing, including attention, memory, and cognitive flexibility. In Alzheimer's disease and related neurodegenerative conditions, the degeneration of BFCNs has long been considered a key player in cognitive decline. The cholinergic system thus represents a key therapeutic target. A long-standing obstacle for the development of effective cholinergic-based therapies is not only the production of biologically active compounds but also a platform for safe and efficient drug delivery to the basal forebrain. The blood-brain barrier (BBB) presents a significant challenge for drug delivery to the brain, excluding approximately 98% of small-molecule biologics and nearly 100% of large-molecule therapeutic agents from entry into the brain parenchyma. Current modalities to achieve effective drug delivery to deep brain structures, such as the basal forebrain, are particularly limited. Direct intracranial injection via a needle or catheter carries risks associated with invasive neurosurgery. Intra-arterial injection of hyperosmotic solutions or therapeutics modified to penetrate the BBB using endogenous transport systems lack regional specificity, which may not always be desirable. Intranasal, intrathecal, and intraventricular administration have limited drug distribution beyond the brain surface. Here, we present a protocol for non-invasively, locally, and transiently increasing BBB permeability using MRI-guided focused ultrasound (MRIgFUS) in the murine basal forebrain for delivery of therapeutic agents targeting the cholinergic system. Ongoing work in preclinical models and clinical trials supports the safety and feasibility of MRIgFUS-mediated BBB modulation as a promising drug delivery modality for the treatment of debilitating neurological diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».