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Enregistrement W7046343116

Cyclotron production of Gallium-68 Radiopharmaceuticals using the 68Zn(p,n)68Ga reaction and their regulatory aspects

2022· article· en· W7046343116 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversiti Putra Malaysia Institutional Repository (Universiti Putra Malaysia) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclotronProduction (economics)RadionuclideSustainable productionIntegrated production
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designing and implementing various radionuclide production methods guarantees a sustainable supply, which is important for medical use. The use of medical cyclotrons for radiometal production can increase the availability of gallium-68 (68Ga) radiopharmaceuticals. Although generators have greatly influenced the demand for 68Ga radiopharmaceuticals, the use of medical cyclotrons is currently being explored. The resulting 68Ga production is several times higher than obtained from a generator. Moreover, the use of solid targets yields end of purification and end of synthesis (EOS) of up to 194 GBq and 72 GBq, respectively. Furthermore, experiments employing liquid targets have provided promising results, with an EOS of 3 GBq for [68Ga]Ga-PSMA-11. However, some processes can be further optimized, specifically purification, to achieve high 68Ga recovery and apparent molar activity. In the future, 68Ga will probably remain one of the most in-demand radionuclides; however, careful consideration is needed regarding how to reduce the production costs. Thus, this review aimed to discuss the production of 68Ga radiopharmaceuticals using Advanced Cyclotron Systems, Inc. (ACSI, Richmond, BC, Canada) Richmond, Canada and GE Healthcare, Wisconsin, USA cyclotrons, its related factors, and regulatory concerns.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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