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Enregistrement W4280500878 · doi:10.1016/j.bioactmat.2022.05.001

Characterization of the interaction of nanobubble ultrasound contrast agents with human blood components

2022· article· en· W4280500878 sur OpenAlexaff
Michaela B. Cooley, Eric Abenojar, Dana Wegierak, Anirban Sen Gupta, Michael C. Kolios, Agata A. Exner

Notice bibliographique

RevueBioactive Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMicrobubblesHuman bloodBiophysicsUltrasoundMaterials scienceWhole bloodChemistryNanotechnologyBiomedical engineeringConfocal microscopyOpticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale ultrasound contrast agents, or nanobubbles, are being explored in preclinical applications ranging from vascular and cardiac imaging to targeted drug delivery in cancer. These sub-micron particles are approximately 10x smaller than clinically available microbubbles. This allows them to effectively traverse compromised physiological barriers and circulate for extended periods of time. While various aspects of nanobubble behavior have been previously examined, their behavior in human whole blood has not yet been explored. Accordingly, herein we examined, for the first time, the short and long-term effects of blood components on nanobubble acoustic response. We observed differences in the kinetics of backscatter from nanobubble suspensions in whole blood compared to bubbles in phosphate buffered saline (PBS), plasma, or red blood cell solutions (RBCs). Specifically, after introducing nanobubbles to fresh human whole blood, signal enhancement, or the magnitude of nonlinear ultrasound signal, gradually increased by 22.8 ± 13.1% throughout our experiment, with peak intensity reached within 145 s. In contrast, nanobubbles in PBS had a stable signal with negligible change in intensity (-1.7 ± 3.2%) over 8 min. Under the same conditions, microbubbles made with the same lipid formulation showed a -56.8 ± 6.1% decrease in enhancement in whole blood. Subsequent confocal, fluorescent, and scanning electron microscopy analysis revealed attachment of the nanobubbles to the surface of RBCs, suggesting that direct interactions, or hitchhiking, of nanobubbles on RBCs in the presence of plasma may be a possible mechanism for the observed effects. This phenomenon could be key to extending nanobubble circulation time and has broad implications in drug delivery, where RBC interaction with nanoparticles could be exploited to improve delivery efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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