Plug and Pop: A 3D-Printed, Modular Platform for Drug Delivery Using Clinical Ultrasound and Microbubbles
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».