Noninvasive Assessment of Kidney Injury by Combining Structure and Function Using Artificial Intelligence-Based Manganese-Enhanced Magnetic Resonance Imaging

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作者
Zhou Li,Zizhen Yang,Li Xin Guo,Quan Zou,Hong Zhang,Shao‐Kai Sun,Zhaoxiang Ye,Cai Zhang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acsami.3c14936
摘要

Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) is seriously limited in kidney injury detection due to the nephrotoxicity of clinically used gadolinium-based contrast agents. Herein, we propose a noninvasive method for the assessment of kidney injury by combining structure and function information based on manganese (Mn)-enhanced MRI for the first time. As a proof of concept, the Mn-melanin nanoprobe with good biocompatibility and excellent T1 relaxivity is applied in MRI of a unilateral ureteral obstruction mice model. The abundant renal structure and function information is obtained through qualitative and quantitative analysis of MR images, and a brand new comprehensive assessment framework is proposed to precisely identify the degree of kidney injury successfully. Our study demonstrates that Mn-enhanced MRI is a promising approach for the highly sensitive and biosafe assessment of kidney injury in vivo.
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