P3‐222: <i>In vitro</i> and <i>in vivo</i> study of a magnetic resonance imaging (MRI)/fluorescent contrast agent for detection in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
A new magnetic resonance imaging (MRI)/fluorescent contrast agent, DOTA-CAT, has been designed to detect a biological target. DOTA-CAT consists of a DOTA-caged metal ion, coupled to a cell-penetrating-peptide sequence and a Cathepsin-D (CatD) recognition site. CatD is a lysosomal protease found in elevated levels in amyloid plaques and neuronal cells of Alzheimer's disease (AD) patients. A fluorescent probe, Oregon Green, was also attached to DOTA-CAT to monitor its uptake optically. The purpose of this study was to demonstrate detection of DOTA-CAT in the MRI environment using the on-resonance paramagnetic chemical exchange effect (OPARACHEE) and optically in AD mouse models. The OPARACHEE contrast of the agent was studied in 5% cross-linked bovine serum albumin (BSA), which simulates tissue. OPARACHEE contrast was defined as the difference between the bulk water signal intensity change with and without agent present. Images were acquired on a 9.4 Tesla MRI using a fast spin echo pulse sequence (Field of view = 25.6x25.6 mm2, data matrix: 256x256, repetition time = 4 s, echo time = 10 ms, echo train length = 4 and 2 averages), preceded by a 0.24 second 6.0 microtesla WALTZ-16 pulse train at 23C. A reference image was also acquired without the WALTZ-16 preparation pulse. Cranial openings were produced in 12-month old Alzheimer's Precursor Protein (APP) mice (n = 5) to expose the brain cortex. To verify agent uptake in-vivo, tail vein injections of 1 mM DOTA-CAT were performed to monitor agent uptake and washout in the brain cortex using in-vivo confocal microscopy. The OPARACHEE contrast generated as a function of DOTA-CAT concentration in 5% BSA is shown in Figure 1. A 1% OPARACHEE contrast required ˜1.5 mM DOTA-CAT. In optical experiments, DOTA-CAT was observed on the surface of the brain within 5 seconds of injection and signal remained for at least 30 minutes (Figure 1).
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».