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Enregistrement W4415619051 · doi:10.1002/advs.202510298

T1WI‐SWI Dual Modal Magnetic Resonance Nanoprobes for Accurate Diagnosis of Early Stage Alzheimer's Disease

2025· article· en· W4415619051 sur OpenAlexaff
Minghua Li, Aijun Shen, Xiaolong Gao, Chao Lin, Zongliang Huang, Qi Lv, Junjun Tang, Xiaolong Ma, Jiong Ni, Ju Tian, Jiaqi Wu, Xiaowen Xu, Wei Wang, Peijun Wang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetic resonance imagingMolecular imagingStage (stratigraphy)PeptideClinical diagnosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Beta‐site APP‐cleaving enzyme 1 (BACE1), a critical rate‐limiting enzyme that synthesizes β‐amyloid peptide (Aβ), is an important marker of early pathological changes in Alzheimer's disease (AD). Early small plaques cannot be accurately detected using traditional Magnetic resonance imaging (MRI) probes. Therefore, magnetic resonance tuning (MRET) and susceptibility weighted imaging (SWI)‐based smart responsive MR nanoprobes are designed to achieve the sensitive detection of BACE1 and Aβ plaques. This probe is modified with a blood‐brain barrier‐penetrating targeting peptide that enables its reach to the AD microenvironment. The enhancement of T1WI signals owing to the MRET effect caused by the separation of probes in response to BACE1 is used to reflect real‐time BACE1 changes. When Aβ plaques are present, the remaining probes that bound around Aβ plaques underwent in situ thiol cross‐linking under the action of peroxynitrite (ONOO − ) in the AD microenvironment, and SWI can magnify magnetic susceptibility differences, which significantly increased the Aβ plaque detection sensitivity. This probe combines the advantages of T1WI and SWI and can simultaneously visualize and reflect the BACE1 level and Aβ plaque distribution. This approach overcomes the limitations of traditional single‐target probes and provides a new noninvasive and highly accurate strategy for the early diagnosis of AD.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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