Detection of atherosclerotic plaques with HDL-like porphyrin nanoparticles using an intravascular dual-modality optical coherence tomography and fluorescence system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atherosclerosis is the build-up of fatty plaques within blood vessel walls, which can occlude the vessels and cause strokes or heart attacks. It gives rise to both structural and biomolecular changes in the vessel walls. Current single-modality imaging techniques each measure one of these two aspects but fail to provide insight into the combined changes. To address this, our team has developed a dual-modality imaging system which combines optical coherence tomography (OCT) and fluorescence imaging that is optimized for a porphyrin lipid nanoparticle that emits fluorescence and targets atherosclerotic plaques. Atherosclerosis-prone apolipoprotein ( Apo ) e -/- mice were fed a high cholesterol diet to promote plaque development in descending thoracic aortas. Following infusion of porphyrin lipid nanoparticles in atherosclerotic mice, the fiber-optic probe was inserted into the aorta for imaging, and we were able to robustly detect a porphyrin lipid-specific fluorescence signal that was not present in saline-infused control mice. We observed that the nanoparticle fluorescence colocalized in areas of CD68 + macrophages. These results demonstrate that our system can detect the fluorescence from nanoparticles, providing complementary biological information to the structural information obtained from simultaneously acquired OCT.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».