Transcranial photoacoustic imaging with ICG J-aggregates for imaging blood-brain barrier leak following LPS-induced neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial photoacoustic imaging shows promise for non-invasive evaluation of brain injury and blood-brain barrier disruption (BBB-D). Our study used neonatal rats with immature cerebral blood vessels, making them more susceptible to brain injury. Neuroinflammation was induced using lipopolysaccharide (LPS), leading to BBB-D. We employed a small-animal photoacoustic imaging system that integrated a wavelength-tunable laser (680-970 nm) and a high-frequency ultrasound transducer to obtain transcranial ultrasound and photoacoustic (PA) images. BBB-D was visualized by the migration and accumulation of indocyanine green (ICG) J-aggregate nanoprobes in the brain, resulting in enhanced PA signal. Following LPS injection, a two-fold increase in PA signal intensity was observed at 2 hours, peaking at a four-fold increase at 4 hours. The enhanced PA signal persisted up to 24 hours and remained within 30% of the baseline at 48 hours. These findings have significant implications for early detection of BBB-D using transcranial photoacoustic imaging, made possible by the use of neonatal rats with thin skulls and photoacoustic contrast agents with distinct spectral signatures in vivo.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».