Ultrasound-assisted membrane permeabilization of endothelial cells under flow conditions
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound-stimulated microbubbles have been shown a feasible approach for localized therapeutic delivery. As applications of this technique span many anatomical sites, so too do the local fluid dynamics experienced by the circulating microbubbles and the adjacent endothelial cells. Our objective was to assess the relative effectiveness of endothelial cell sonoporation as a function of flow conditions. Human umbilical vein (HUVECs) or human brain endothelial cells (HBECs) were cultured as a monolayer in flow chamber slides connected to a fluidic system and placedupon an acoustically-coupled microscope. A suspension of diluted lipid-encapsulated microbubbles and propidium iodide (PI), used as a sonoporation marker, was constantly perfused over the monolayer at either 5 or 30 ml/min. Cells were treated with 1 MHz ultrasound (PRI= 1 ms, 20 cycles, duration = 2 s), and the video-microscopy data were quantified offline to assess the number of PI-positive cells. Our results demonstrate a marked increase in sonoporation efficiency at 30 ml/min as compared to 5 ml/min in both endothelial cell lines under identical acoustic conditions (9.7-fold increase and 2.3-fold increase for HUVECs and HBECs respectively, p < 0.001). Our results suggest the local fluid flow environment plays a role in US-mediated endothelial perforation efficiency and can modulate treatment strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».