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Enregistrement W4408477330 · doi:10.1016/j.jconrel.2025.113631

Evaluation of focused ultrasound modulation of the blood-brain barrier in gray and white matter

2025· article· en· W4408477330 sur OpenAlexafffund
Alessandro De Maio, Yuexi Huang, Fa‐Hsuan Lin, Bojana Stefanovic, Greg J. Stanisz, Meaghan A. O’Reilly

Notice bibliographique

RevueJournal of Controlled Release · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaUniversity of TorontoFocused Ultrasound Foundation
Mots-clésGray (unit)Blood–brain barrierWhite matterWhite (mutation)Modulation (music)NeuroscienceMedicineChemistryPsychologyMagnetic resonance imagingNuclear medicinePhysicsRadiologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Focused ultrasound (FUS) in combination with intravenous microbubbles is being studied clinically for modulation of the blood-brain barrier. Contrast-enhanced MRI can be used to visualize the enhanced permeability resulting from the treatment. However, contrast enhancement in the white matter (WM) are inconsistently observed compared to the gray matter (GM). Intrinsic tissue differences are believed to result in reduced treatment efficacy and insufficient drug delivery to the WM. In this study we evaluate the deposition of MRI contrast and clinically relevant antineoplastics in GM and WM tissues following single and repeated FUS and microbubble treatments. METHODS: The brains of Fischer-344 rats (n = 24) and Yorkshire pigs (n = 6) underwent FUS (rats: 580 kHz; pigs: 220 kHz) treatments targeting the internal capsule and thalamus, repeated at 30-min intervals. Definity microbubbles (rats: 20 μL/kg bolus; pigs: 4 μL/kg/5-min infusion) were administered intravenously for each sonication with MRI contrast to measure gadolinium-mediated signal change. Feedback-controlled algorithms were used to monitor treatments and modulate the pressure based on emitted microbubble signals to ensure safe and effective exposures. The delivery of methotrexate (MTX; 454.4 Da) and bevacizumab (BVZ; 149 kDa) was evaluated via immunofluorescence microscopy in rats, and respectively quantified via liquid chromatography mass spectrometry and enzyme-linked immunosorbent assay in pigs. RESULTS: Repeated FUS exposures successfully increased the vascular permeability of both gray and white matter tissues to MRI contrast and drugs of both small and large molecular sizes. In rats, single treatments showed statistically significant higher enhancements in the GM (23.5 ± 4.3 %; WM: 4.68 ± 3.75 %), however following a second sonication there were no between-tissue differences (GM: 38.0 ± 6.4 %; WM: 34.0 ± 8.7 %). In pigs, the smaller focus size relative to the brain enabled separate targeting of GM vs WM and the treatment controller used higher average power level in the WM to achieve the same cavitation dose. This resulted in no difference in gray and white matter permeability levels (to both contrast and pharmacological agents) after a single sonication. Repeated treatments sustained MRI enhancements for a longer time and enhanced drug deposition (MTX increased 6.5 and 8.3 folds after single and repeated treatment; BVZ increased 6.8 and 20.4 folds respectively). CONCLUSIONS: Feedback-controlled algorithms and the possibility to individually target gray and white matter highlighted the impact of tissue composition on treatment outcomes. Repeated FUS-mediated modulation of the brain microvasculature achieved higher levels of permeabilization to contrast and pharmacological agents in both gray and white matter.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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