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Enregistrement W4313545678 · doi:10.1021/acschemneuro.2c00513

Angiopep-2, an MRI Biomarker, Dynamically Monitors Amyloid Deposition in Early Alzheimer’s Disease

2023· article· en· W4313545678 sur OpenAlexaff
Liang Xu, Lingfeng Lai, Yaqi Wen, Jia Lin, Beibei Chen, Yazhi Zhong, Yan Cheng, Xiaolei Zhang, Jitian Guan, David J. Mikulis, Yan Lin, Gen Yan, Renhua Wu

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaLi Ka Shing FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBiomarkerMagnetic resonance imagingIn vivoAmyloid βPathologyChemistryImaging biomarkerDiseaseMedicineNeuroscienceCancer researchPsychologyBiologyBiochemistryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reliable and dynamic detection of amyloid β-protein (Aβ) deposition using imaging technology is necessary for preclinical Alzheimer's disease (AD), which may significantly improve prognosis. The present study aimed to evaluate the feasibility of applying angiopep-2 (ANG), a chemical exchange saturation transfer-magnetic resonance imaging (CEST-MRI) biomarker, for monitoring Aβ deposition in vivo. ANG exerted a good chemical exchange saturation transfer (CEST) effect and displayed a moderate binding affinity to Aβ1-42 in vitro. Six-month-old mice with AD injected with ANG exhibited a significantly enhanced CEST effect than controls in vivo; this effect gradually became more apparent at 8, 10, and 12 months. Spatial learning impairment caused by abundant Aβ deposition (representing mild cognitive impairment in AD patients) develops at 12 months in APPswe/PSEN1dE9 (line 85) AD mice. To conclude, the CEST of ANG could display very earlier age-related Aβ pathological progress in mice with AD, consistent with immunohistochemistry. ANG has extraordinary potential for clinical transformation as an imaging biomarker to diagnose early AD and track its progress dynamically and nonradiationally.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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