Gadolinium Effects on Liposome Fluidity and Size Depend on the Headgroup and Side Chain Structure of Key Mammalian Brain Lipids
Notice bibliographique
Résumé
The lanthanide metal gadolinium has been used in the healthcare industry as a paramagnetic contrast agent for years. Gadolinium deposition in brain tissue and kidneys has been reported following gadolinium-based contrast agent administration to patients undergoing MRI. This study demonstrates the detrimental effects of gadolinium exposure at the level of the cell membrane. Biophysical analysis using fluorescence spectroscopy and dynamic light scattering illustrates differential interactions of gadolinium ions with key classes of brain membrane lipids, including phosphatidylcholines and sphingomyelins, as well as brain polar extracts and biomimetic brain model membranes. Electrostatic attraction to negatively charged lipids like phosphatidylserine facilitates metal complexation but zwitterionic phosphatidylcholine and sphingomyelin interaction was also significant, leading to membrane rigidification and increases in liposome size. Effects were stronger for fully saturated over monounsaturated acyl chains. The metal targets key lipid classes of brain membranes and these biophysical changes could be very detrimental in biological membranes, suggesting that the potential negative impact of gadolinium contrast agents will require more scientific attention.
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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) | 0,000 | 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 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 ».