Positron emission tomography quantification of stem cells in cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell therapy is emerging as a possible method for treating many diseases and disorders, such as cardiovascular disease. In particular, stem cells may be able to revive the dead tissue caused by acute myocardial infarction (heart attack). Adipose-derived stem cells were labelled with 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) and superparamagnetic iron oxide (SPIO) particles, for imaging with positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI), respectively, and injected into several rats following induced myocardial infarction. Stem cell retention in the heart was investigated following three injection sites; two within the heart (intramyocardial and left intraventricular), and one easily accessible vein (tail vein). The PET and MR images were registered and the initial distributions analyzed using region of interest (ROI) analysis, to determine which injection method would result in the highest stem cell retention in the infarcted heart. The ROI results determined that the intramyocardial injection had the highest % injected dose (%ID) in the heart with 14 +/- 4%, followed by left intraventricular and tail vein with %IDs of 3.6 +/- 0.8% and 1.2 +/- 0.6%, respectively. The results indicate that stem cell delivery via intramyocardial injection should be utilized for optimal retention in the heart.
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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) | 0,001 | 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 ».