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Enregistrement W4403105123 · doi:10.1039/d4cs00802b

From cyclotrons to chromatography and beyond: a guide to the production and purification of theranostic radiometals

2024· review· en· W4403105123 sur OpenAlexafffund
Brooke L. McNeil, Caterina F. Ramogida

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityTRIUMF
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for InnovationTRIUMF
Mots-clésProduction (economics)Biochemical engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent clinical success with metal-based radiopharmaceuticals has sparked an interest in the potential of these drugs for personalized medicine. Although often overlooked, the success and global impact of nuclear medicine is contingent upon the purity and availability of medical isotopes, commonly referred to as radiometals. For nuclear medicine to reach its true potential and change patient lives, novel production and purification techniques that increase inventory of radiometals are desperately needed. This tutorial review serves as a resource for those both new and experienced in nuclear medicine by providing a detailed explanation of the foundations for the production and purification of radiometals, stemming from nuclear physics, analytical chemistry, and so many other fields, all in one document. The fundamental science behind targetry, particle accelerators, nuclear reactors, nuclear reactions, and radiochemical separation are presented in the context of the field. Finally, a summary of the latest breakthroughs and a critical discussion of the threats and future potential of the most utilized radiometals is also included. With greater understanding of the fundamentals, fellow scientists will be able to better interpret the literature, identify knowledge gaps or problems and ultimately invent new production and purification pathways to increase the global availability of medical isotopes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,021

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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