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Enregistrement W4391531082 · doi:10.3390/ijms25031939

Hyperpolarized Xenon-129 Chemical Exchange Saturation Transfer (HyperCEST) Molecular Imaging: Achievements and Future Challenges

2024· article· en· W4391531082 sur OpenAlexafffund
Viktoriia Batarchuk, Yurii Shepelytskyi, Vira Grynko, Antal H. Kovacs, Aaron Hodgson, Karla Rodriguez, Ruba Aldossary, Tanu Talwar, Carson Hasselbrink, Iulian C. Ruset, Brenton DeBoef, Mitchell S. Albert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead UniversityThunder Bay Regional Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMolecular imagingMagnetic resonance imagingXenonNuclear magnetic resonanceNanotechnologySaturation (graph theory)ChemistryMedical physicsIn vivoMedicineMaterials sciencePhysicsBiologyRadiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular magnetic resonance imaging (MRI) is an emerging field that is set to revolutionize our perspective of disease diagnosis, treatment efficacy monitoring, and precision medicine in full concordance with personalized medicine. A wide range of hyperpolarized (HP) 129Xe biosensors have been recently developed, demonstrating their potential applications in molecular settings, and achieving notable success within in vitro studies. The favorable nuclear magnetic resonance properties of 129Xe, coupled with its non-toxic nature, high solubility in biological tissues, and capacity to dissolve in blood and diffuse across membranes, highlight its superior role for applications in molecular MRI settings. The incorporation of reporters that combine signal enhancement from both hyperpolarized 129Xe and chemical exchange saturation transfer holds the potential to address the primary limitation of low sensitivity observed in conventional MRI. This review provides a summary of the various applications of HP 129Xe biosensors developed over the last decade, specifically highlighting their use in MRI. Moreover, this paper addresses the evolution of in vivo applications of HP 129Xe, discussing its potential transition into clinical settings.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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