P.191 Development and Testing of a Novel Hydrogel Embolization Treatment for Neurovascular Diseases: Preliminary Animal Results
Notice bibliographique
Résumé
Background: Embolization represents a minimally invasive treatment modality for arteriovenous malformations (AVMs), tumors, aneurysms, and vessel sacrifice, but can be limited by currently available embolization agents. Discovery of new and improved agents could lead to better treatment outcomes. The goal of this project was to develop and test a novel embolization agent using hydrogels, a class of materials which may be bioengineered to suit a variety of indications. Methods: We devised a method of liquid hydrogel embolization with photo-modulated crosslinking for intravascular solidification, using a custom microcatheter set-up. We tested this in swine blood vessels (n=3), the swine renal arterial trees as a vascular tumor model (n=5), and the swine arterial-arterial networks of the rete mirabile as an AVM model (n=3). Hydrogel embolization was assessed for treatment efficacy and safety. Follow-up angiography was performed at 2-4 week intervals. Results: Hydrogel embolization was technically successful in all animals, with full occlusion of the vascular target immediately following embolization and at follow-up. There were no instances of clinical or angiographic complications. Conclusions: We demonstrated a novel method of dynamic photomodulation and delivery of bioengineered hydrogels to address current limitations of endovascular embolization therapies. This promising technology will be investigated further with longer-term comparative animal trials.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».