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Enregistrement W4309785809 · doi:10.3390/pharmaceutics14112516

Plug and Pop: A 3D-Printed, Modular Platform for Drug Delivery Using Clinical Ultrasound and Microbubbles

2022· article· en· W4309785809 sur OpenAlexafffund
Kushal Joshi, Rajiv Sanwal, Kelsie L. Thu, Scott Tsai, Warren L. Lee

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicrobubblesDrug deliveryUltrasoundIn vivoBiomedical engineeringMedicineDextranModular designNanotechnologyComputer scienceMaterials scienceRadiologyChemistryBiotechnologyChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeted drug and gene delivery using ultrasound and microbubbles (USMB) has the potential to treat several diseases. In vitro investigation of USMB-mediated delivery is of prime importance prior to in vivo studies because it is cost-efficient and allows for the rapid optimization of experimental parameters. Most in vitro USMB studies are carried out with non-clinical, research-grade ultrasound systems, which are not approved for clinical use and are difficult to replicate by other labs. A standardized, low-cost, and easy-to-use in vitro experimental setup using a clinical ultrasound system would facilitate the eventual translation of the technology to the bedside. In this paper, we report a modular 3D-printed experimental setup using a clinical ultrasound transducer that can be used to study USMB-mediated drug delivery. We demonstrate its utility for optimizing various cargo delivery parameters in the HEK293 cell line, as well as for the CMT167 lung carcinoma cell line, using dextran as a model drug. We found that the proportion of dextran-positive cells increases with increasing mechanical index and ultrasound treatment time and decreases with increasing pulse interval (PI). We also observed that dextran delivery is most efficient for a narrow range of microbubble concentrations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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