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Record W2011235630 · doi:10.1055/s-0029-1221847

Entwicklung eines β-Zell spezifischen Kontrastmittels zur nicht-invasiven Bestimmung der β-Zellmasse

2009· article· de· W2011235630 on OpenAlexaff
Sandra Ueberberg, W Schechinger, JW Dietrich, JJ Meier, Andrea Tannapfel, I Schmitz, R Schirrmacher, Michael Koller, HH Klein, S Schneider

Bibliographic record

VenueDiabetologie und Stoffwechsel · 2009
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicPancreatic and Hepatic Oncology Research
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsChemistryGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Fragestellung: Da die Sensitivität des Radionuklid-Bildgebung sehr hoch ist (Picomole) glauben wir, dass die Positronen Emissions Tomografie (PET) die Modalität sein wird, die erstmals die nicht invasive Bestimmung der ß-Zell Masse (BZM) des Pankreas in vivo erlauben wird. Bisher scheiterte das Vorhaben am Fehlen eines ß-Zell spezifischen Kontrastmittels. Die Anforderungen diesbezüglich sind aufgrund des ungünstigen Massenverhältnisses von ß- zu nicht von ß-Zellen sehr hoch (humane ß-Zellen erkennen, hohe ß-Zell Spezifität, schnelle Elimination, keine Toxizität, proportional zur BZM). Methodik: Zur Identifizierung eines ß-Zell spezifischen Kontrastmittels haben wir eine Phagen-basierte Single-Chain Antikörper (SCA) Bibliothek wiederholt in Ratten i.v. injiziert, nach 5-minütiger Zirkulation die Inseln isoliert, darüber insel-spezifische SCA's isoliert und nachfolgend charakterisiert. Ergebnisse: Wir konnten vier SCA's (genannt SCA1–4) isolieren, die selektiv humane- und Mäuse- ß Zellen in situ erkennen, in Ratten ß-Zellen in vivo internalisieren, und im Endoplasmatischen Retikulum und Insulin-Granula lokalisiert sind, wie Elektronen Mikroskopische Aufnahmen zeigen. Diese SCA's binden in vivo nicht an andere endokrine Zellen der Insel, exokrine- oder extrapankreatische Gewebe (z.B. Leber). Die Identifizierung der entsprechenden Target-Proteine ist auf dem Weg. Wir konnten zeigen, dass die in vitro Selektivität des SCA1 für ß-Zellen, verglichen mit der Bindung an alpha- oder exokrine Zellen, den Faktor 500: 1 übersteigt. Diese Zahlen übertreffen bei weitem die berechnete Signal-zu-Hintergrund-Ratio die für eine PET-basierte Bestimmung der BZM in vivo benötigt wird und der SCA1 daher möglicherweise deutliche Vorteile gegenüber früher evaluierten Substanzen aufweist. Der SCA1 zeigt zudem eine schnelle (t 1/2 =8min) und hoch-volumige (>650,000 SCA's/ß Zelle) zelluläre Aufnahme in ß Zellen. Wir postulieren einen Membran-Protein oder Rezeptor-getriebenen Prozess, was konsistent mit Beobachtungen für SCA's an anderen Zellpopulationen und konsistent mit den kompetetiven Bindungseigenschaften der SCA's an ß-Zellen wäre. Eine weitere wichtige Charakteristik, die die beschriebenen SCA's für eine diagnostische Applikation in vivo favorisieren, ist die schnelle Elimination von ungebundenen Partikeln aus der Zirkulation (t 1/2 =22min). Zudem konnte in einer Biodistributions-Studie gezeigt werden, dass die Markierungs-Intensität (gemessen mit einem Gamma Counter ex vivo ) kommend vom [ 125 I]-markierten SCA1 nach einer i.v. Applikation in Ratten streng proportional zur BZM war und invers mit den Glukose Exkursionen während eines intraperitonealen Glukosetoleranztest korreliert. Zu guter letzt hat der [ 125 I]-markierte SCA1 keinen Einfluss auf Inselzellfunktion und Turnover. Schlussfolgerungen: Der neu entwickelte SCA1 ist eine sehr viel versprechende Substanz, da er alle Anforderungen, die an ein ß-Zell spezifisches Kontrastmittel gestellt werden, erfüllt.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.017

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.312 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
Admission routes1
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