Intracellular Acidification in a Rat C6 Glioma Model following Cariporide Injection Investigated by CEST-MRI
Notice bibliographique
Résumé
Acidification of cancerous tissue induced pharmacologically may slow tumor growth and can be detected using magnetic resonance imaging. Numerous studies have shown that pharmacologically inhibiting specific transporters, such as the Na+/H+ exchanger 1 (NHE1), can alter glycolitic metabolism and affect tumor acidosis. The sodium proton exchanger inhibitor Cariporide can acidify U87MG gliomas in mice. This study aimed to determine whether Cariporide could acidify C6 glioma tumors in rats with an intact immune system. C6 glioma cells were implanted in the right brain hemisphere of ten rats. Chemical exchange saturation transfer (CEST) MRI (9.4T) was acquired on days 7–8 and 14–15 after implantation to measure in vivo tissue intracellular pH (pHi) within the tumors and on the contralateral side. pHi was basic relative to contralateral tissue at both time points assessed using the amine and amide concentration-independent detection (AACID) value. On day 14–15, measurements were made before and up to 160 min after Cariporide injection (N = 6). Twenty minutes after drug injection, the average AACID value in the tumor significantly increased by ∼6.4% compared to pre-injection, corresponding to 0.31 ± 0.20 lower pHi, while in contralateral tissue, AACID value increased significantly by ∼4.3% compared to pre-injection, corresponding to 0.22 ± 0.19 lower pHi. Control rats without tumors showed no changes following injection of Cariporide dissolved in 10% or 1% DMSO and diluted in PBS. This study demonstrates the sensitivity of CEST-based pH-weighted imaging for monitoring the response of tumors to pharmacologically induced acidification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».