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Enregistrement W4292442903 · doi:10.1007/s00216-022-04257-3

Spatial quantitation of antibiotics in bone tissue compartments by laser-capture microdissection coupled with UHPLC-tandem mass spectrometry

2022· article· en· W4292442903 sur OpenAlexfundno aff
Firat Kaya, Matthew Zimmerman, Rosleine Antilus-Sainte, Martin Gengenbacher, Claire L. Carter, Véronique Dartois

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthMcGill University
Mots-clésMass spectrometry imagingLaser capture microdissectionBone decalcificationChemistryBiomedical engineeringPathologyMass spectrometryChromatographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bones are the site of multiple diseases requiring chemotherapy, including cancer, arthritis, osteoporosis and infections. Yet limited methodologies are available to investigate the spatial distribution and quantitation of small molecule drugs in bone compartments, due to the difficulty of sectioning undecalcified bones and the interference of decalcification methods with spatially resolved drug quantitation. To measure drug concentrations in distinct anatomical bone regions, we have developed a workflow that enables spatial quantitation of thin undecalcified bone sections by laser-capture microdissection coupled to HPLC/tandem mass spectrometry, and spatial mapping on adjacent sections by mass spectrometry imaging. The adhesive film and staining methods were optimized to facilitate histology staining on the same sections used for mass spectrometry image acquisition, revealing drug accumulation in the underlying bone tissue architecture, for the first time. Absolute spatial concentrations of rifampicin, bedaquiline, doxycycline, vancomycin and several of their active metabolites are shown for both small rodent bones and larger rabbit bones that more closely resemble human bone density. Overlaid MALDI mass spectrometry images of drugs and histology staining enabled the generation of semi-quantitative data from regions of interest within anatomical bone compartments. These data correlated with absolute drug concentrations determined by HPLC-MS/MS in laser-capture microdissection samples. Collectively, these techniques enable semi- and fully quantitative drug distribution investigations within bone tissue compartments for the first time. Our workflow can be translated to image and quantify not only drugs but also biomarkers of disease to investigate drug penetration as well as mechanisms underlying bone disorders.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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