Historical efforts to develop 99mTc-based amyloid plaque targeting radiotracers
Notice bibliographique
Résumé
Imaging biomarkers have changed the way we study Alzheimer's disease and related dementias, develop new therapeutics to treat the disease, and stratify patient populations in clinical trials. With respect to protein aggregates comprised of amyloid-β plaques and tau neurofibrillary tangles, Positron Emission Tomography (PET) has become the gold standard imaging modality for quantitative visualization. Due to high infrastructural costs, the availability of PET remains limited to large urban areas within high income nations. This limits access to leading edge medical imaging, and potentially access to new treatments, by millions of rural and remote residents in those regions as well as billions of people in middle- and low-income countries. Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) is a more widely available imaging alternative with lower infrastructural costs and decades of familiarity amongst nuclear medicine professionals. Recent technological advances have closed the gap in spatial resolution and quantitation between SPECT and PET. If effective SPECT radiotracers were available to visualize amyloid-β plaques, geographic barriers to imaging could be circumvented. In this review, we will discuss past efforts to develop SPECT radiotracers targeting amyloid-β plaques which incorporate the most used radionuclide in nuclear medicine: technetium-99m (99mTc; t1/2 = 6.01 h; γ = 140 keV). While reviewing the various chemical scaffolds and chelates employed, the focus will be upon the impact to the pharmacological properties of putative 99mTc-based amyloid-targeting radiotracers.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».