Cucurbit[6]uril Hyperpolarized Chemical Exchange Saturation Transfer Pulse Sequence Parameter Optimization and Detectability Limit Assessment at 3.0T
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Molecular imaging is the future of personalized medicine; however, it requires effective contrast agents. Hyperpolarized chemical exchange saturation transfer (HyperCEST) can boost the signal of Hyperpolarized 129 Xe MRI and render it a molecular imaging modality of high efficiency. Cucurbit[6]uril (CB6) has been successfully employed in vivo as a contrast agent for HyperCEST MRI, however its performance in a clinical MRI scanner has yet to be optimized. In this study, MRI pulse sequence parameter optimization was first performed in CB6 solutions in phosphate‐buffered saline (PBS), and subsequently in whole sterile citrated bovine blood. The performance of four different depolarization pulse shapes (sinusoidal, 3‐lobe sinc (3LS), rectangular (block), and hyperbolic secant (hypsec) was optimized. The detectability limits of CB6 in a clinical 3.0T MRI scanner was assessed using the optimized pulse sequences. The 3LS depolarization pulses performed best, and demonstrated 24 % depletion in a 25 μM solution of CB6 in PBS. It performed similarly in blood. The CB6 detectability limit was found to be 100 μM in citrated bovine blood with a correspondent HyperCEST depletion of 30 % ±9 %. For the first time, the HP 129 Xe HyperCEST effect was observed in red blood cells (RBC) and had a similar strength as HyperCEST in plasma.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».