Ultrasound Molecular Imaging of Neovascularization for Evaluation of Endometrial Receptivity Using Magnetic iRGD-Modified Lipid-Polymer Hybrid Microbubbles
Notice bibliographique
Résumé
Yanni He,1,* Meijun Zhou,1,* Sushu Li,1,* Zheli Gong,2 Fei Yan,3 Hongmei Liu1 1Department of Ultrasound, Institute of Ultrasound in Musculoskeletal Sports Medicine, Guangdong Second Provincial General Hospital, Guangzhou, 510317, People’s Republic of China; 2Department of Ultrasound, The People’s Hospital of Hunan Province, Changsha, 410061, People’s Republic of China; 3CAS Key Laboratory of Quantitative Engineering Biology, Shenzhen Institute of Synthetic Biology, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, People’s Republic of China*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Hongmei Liu, Department of Ultrasound, Institute of Ultrasound in Musculoskeletal Sports Medicine, Guangdong Second Provincial General Hospital, Guangzhou, 510317, People’s Republic of China, Tel/Fax +86-19924270557, Email hongmeiliu3@163.com Fei Yan, CAS Key Laboratory of Quantitative Engineering Biology, Shenzhen Institute of Synthetic Biology, Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, People’s Republic of China, Tel/Fax +86-755-86392284, Email fei.yan@siat.ac.cnBackground: Angiogenesis plays an important role in endometrial receptivity, determining the response of the endometrium to the blastocyst at the early stage of embryo implantation. During the application of assisted reproduction technologies, it is very important to evaluate the status of uterine angiogenesis before deciding on embryo implantation. Targeted microbubbles (MBs)-based ultrasound molecular imaging (UMI) can noninvasively detect the expression status of biomarkers at the molecular level, thereby being a potential diagnosis strategy for various diseases and their therapeutic evaluation.Methods: The iRGD-lipopeptide (DSPE-PEG2000-iRGD) conjugate was prepared with iRGD peptides and DSPE-PEG2000-maleimide through the Michael-type addition reaction. Then, the magnetic iRGD-modified lipid-polymer hybrid MBs (Mag-iLPMs) were prepared with the double-emulsification-solvent-evaporation method. Magnetic targeting of Mag-iLPMs was confirmed under the microscope, followed by a rectangular magnet. Next, the in vitro targeted binding of MBs to murine brain-derived endothelial cells.3 (bEnd.3) and human umbilical vein endothelial cells (HUVEC) were evaluated. The ratio of MBs binding to bEnd.3 and HUVEC at the same field was also compared. For in vivo studies, bolus injections of targeted or control MBs were randomly administrated to non-pregnant or pregnant rats on day 5. Then, the uteri were imaged using a VisualSonics Vevo 2100 ultrasound system (Fujifilm VisualSonics Inc., Ontario, Canada) equipped with a high-frequency transducer. Ultrasonic imaging signals were acquired from Mag-iLPMs, and compared with Mag-LPMs, iLPMs, and LPMs.Results: The Mag-iLPMs showed excellent performance in ultrasound contrast imaging and binding affinity to target cells. Using the magnetic field, 10.5- and 12.47-fold higher binding efficiency to bEnd.3 and HUVEC were achieved compared to non-magnetic iLPMs, respectively. Significantly enhanced UMI signals were also observed in the uteri of rats intravenously injected pregnant rats (6.58-fold higher than rats injected with iLPMs).Conclusion: We provided a powerful ultrasonic molecular functional imaging tool for uterine angiogenesis evaluation before embryonic implantation.Keywords: endometrial receptivity, ultrasound molecular imaging, αvβ3 integrin
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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 | 0,001 | 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 ».