Magnetic Particle Imaging is a sensitive <i>in vivo</i> imaging modality for the quantification of dendritic cell migration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunotherapies, such as dendritic cell- (DC-)based therapies, are useful for treating cancer as an alternative to or in combination with traditional therapies. Cells must migrate to lymphoid organs to be effective and the magnitude of the ensuing T cell response is proportional to the number of lymph node-migrated DC. With less than 10% of cells expected to reach their destination, there is a need for an imaging modality capable of sensitively and quantitatively detecting cells. MRI has been used to track DC using iron and 19F methods, with limitations. Quantification of iron-induced signal loss is indirect and challenging; 19F signal is directly quantifiable but lacks sensitivity. Magnetic Particle Imaging (MPI) directly detects superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIO) and enables quantitation of low numbers of SPIO-labeled cells. Here we describe the first study using MPI to track and quantify the migration of DC, injected into the footpads of C57BL/6 mice, to the popliteal lymph nodes (pLNs). As DC migrate from the site of injection to the lymph nodes, we measured a decrease in signal in the footpads and an increase in signal at the pLNs. The presence of SPIO-labeled DC in nodes was validated by ex vivo MPI and histology. By measuring the iron mass per cell in samples of labeled cells, we were able to provide an estimate of cell number for each source of signal and we report a sensitivity of approximately 4000 cells in vivo and 2000 cells ex vivo . For some mice, MPI was compared to cellular MRI. We also bring attention to the issue of resolving unequal signals within close proximity, a challenge for many pre-clinical studies using a highly concentrated tracer bolus that over shadows nearby lower signals. This study demonstrates the clear advantage of MPI to detect and quantify cells in vivo , bridging the gap left by cellular MRI, and all other in vivo imaging modalities, and opening the door for quantitative imaging of cellular immunotherapies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».