A Fibrosis-Targeting T <sub>1</sub> MRI Contrast Agent Synthesized via Photooxidative Self-Desulfurization of Porphyrin Thiourea
Notice bibliographique
Résumé
Fibrosis is a silent disease that becomes untreatable and incurable in late stages, ultimately leading to organ failure. Early intervention can slow or even reverse progression, but current noninvasive tools like magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound are nonspecific and detect only advanced scar tissue. We present a fibrosis-targeting, nongadolinium MRI contrast agent for sensitive and specific in vivo imaging of fibrosis. Unlike conventional methods that infer scar content via stiffness or empty dead tissue space, our agent directly binds the excess collagen substrate of the scar tissue. To synthesize the agent, we conjugated an “MRI active” manganese porphyrin to a fibrosis-targeting free-base porphyrin via the first demonstration of porphyrin photooxidative self-desulfurization of aryl thiourea linkages to stable urea or guanidine linkages. The compound exhibited high affinity for acid-soluble collagen in a new scar and significantly reduced T 1 relaxation time in collagen gels. In a mouse model of diffuse myocardial fibrosis, the fibrosis-targeting agent highlighted scar tissue that was undetected by conventional late-gadolinium MRI.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».