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Enregistrement W4317103564 · doi:10.3390/molecules28030931

Recent Developments in Carbon-11 Chemistry and Applications for First-In-Human PET Studies

2023· review· en· W4317103564 sur OpenAlexafffund
Anna Pees, Melissa Chassé, Anton Lindberg, Neil Vasdev

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsCanada Research ChairsStructural Genomics ConsortiumCanada Foundation for InnovationAzrieli FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésPositron emission tomographyChemistryPet imagingRadiochemistryCarbon fibersRadionuclideMolecular imagingLabellingNanotechnologyIn vivoNuclear medicineMaterials scienceNuclear physicsPhysicsBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positron emission tomography (PET) is a molecular imaging technique that makes use of radiolabelled molecules for in vivo evaluation. Carbon-11 is a frequently used radionuclide for the labelling of small molecule PET tracers and can be incorporated into organic molecules without changing their physicochemical properties. While the short half-life of carbon-11 (11C; t½ = 20.4 min) offers other advantages for imaging including multiple PET scans in the same subject on the same day, its use is limited to facilities that have an on-site cyclotron, and the radiochemical transformations are consequently more restrictive. Many researchers have embraced this challenge by discovering novel carbon-11 radiolabelling methodologies to broaden the synthetic versatility of this radionuclide. This review presents new carbon-11 building blocks and radiochemical transformations as well as PET tracers that have advanced to first-in-human studies over the past five years.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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