A modular approach toward producing nanotherapeutics targeting the innate immune system.

Immunotherapies controlling the adaptive immune system are firmly established, but regulating the innate immune system remains much less explored. The intrinsic interactions between nanoparticles and phagocytic myeloid cells make these materials especially suited for engaging the innate immune system. However, developing nanotherapeutics is an elaborate process. Here, we demonstrate a modular approach that facilitates efficiently incorporating a broad variety of drugs in a nanobiologic platform. Using a microfluidic formulation strategy, we produced apolipoprotein A1-based nanobiologics with favorable innate immune system-engaging properties as evaluated by in vivo screening. Subsequently, rapamycin and three small-molecule inhibitors were derivatized with lipophilic promoieties, ensuring their seamless incorporation and efficient retention in nanobiologics. A short regimen of intravenously administered rapamycin-loaded nanobiologics (mTORi-NBs) significantly prolonged allograft survival in a heart transplantation mouse model. Last, we studied mTORi-NB biodistribution in nonhuman primates by PET/MR imaging and evaluated its safety, paving the way for clinical translation.This work was supported by NIH grants R01 CA220234, R01 HL144072, P01 HL131478, and NWO/ZonMW Vici 91818622 (to W.J.M.M.); R01 HL143814 and P01HL131478 (to Z.A.F.); R01 AI139623 (to J.O.); and P30 CA008748 (to T.R.). M.M.T.v.L. was supported by the American Heart Association (grant 19PRE34380423). M.G.N. was supported by a Spinoza grant from the Netherlands Organization for Scientific Research and an ERC Advanced Grant (no. 833247); L.A.B.J. was supported by a Competitiveness Operational Programme grant of the Romanian Ministry of European Funds (P_37_762, MySMIS 103587).S

Multiparametric Immunoimaging Maps Inflammatory Signatures in Murine Myocardial Infarction Models.

In the past 2 decades, research on atherosclerotic cardiovascular disease has uncovered inflammation to be a key driver of the pathophysiological process. A pressing need therefore exists to quantitatively and longitudinally probe inflammation, in preclinical models and in cardiovascular disease patients, ideally using non-invasive methods and at multiple levels. Here, we developed and employed in vivo multiparametric imaging approaches to investigate the immune response following myocardial infarction. The myocardial infarction models encompassed either transient or permanent left anterior descending coronary artery occlusion in C57BL/6 and Apoe-/-mice. We performed nanotracer-based fluorine magnetic resonance imaging and positron emission tomography (PET) imaging using a CD11b-specific nanobody and a C-C motif chemokine receptor 2-binding probe. We found that immune cell influx in the infarct was more pronounced in the permanent occlusion model. Further, using 18F-fluorothymidine and 18F-fluorodeoxyglucose PET, we detected increased hematopoietic activity after myocardial infarction, with no difference between the models. Finally, we observed persistent systemic inflammation and exacerbated atherosclerosis in Apoe-/- mice, regardless of which infarction model was used. Taken together, we showed the strengths and capabilities of multiparametric imaging in detecting inflammatory activity in cardiovascular disease, which augments the development of clinical readouts.This work was supported by National Institute of Health grants R01HL143814 (to Dr Fayad), P01HL131478 (Drs Fayad and Mulder), P41EB025815 (Drs Liu and Gropler ), R35HL145212 (Dr Liu), and R35HL139598 (Dr Nahrendorf) and award K22CA226040 (Dr Rashidian). This work was also supported by an Innovation Research Fund Basic Research Award from the Dana-Farber Cancer Institute (Dr Rashidian). Dr Maier was supported by Deutsche Forschungsgemeinschaft grants (MA 7059/1 and MA 7059/3-1) and is part of SFB1425 funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (project no. 422681845). All other authors have reported that they have no relationships relevant to the contents of this paper to disclose.S

The association between insight and depressive symptoms in schizophrenia: Undirected and Bayesian network analyses

Background. Greater levels of insight may be linked with depressive symptoms among patients with schizophrenia, however, it would be useful to characterize this association at symptom-level, in order to inform research on interventions. Methods. Data on depressive symptoms (Calgary Depression Scale for Schizophrenia) and insight (G12 item from the Positive and Negative Syndrome Scale) were obtained from 921 community-dwelling, clinically-stable individuals with a DSM-IV diagnosis of schizophrenia, recruited in a nationwide multicenter study. Network analysis was used to explore the most relevant connections between insight and depressive symptoms, including potential confounders in the model (neurocognitive and social-cognitive functioning, positive, negative and disorganization symptoms, extrapyramidal symptoms, hostility, internalized stigma, and perceived discrimination). Bayesian network analysis was used to estimate a directed acyclic graph (DAG) while investigating the most likely direction of the putative causal association between insight and depression. Results. After adjusting for confounders, better levels of insight were associated with greater self-depreciation, pathological guilt, morning depression and suicidal ideation. No difference in global network structure was detected for socioeconomic status, service engagement or illness severity. The DAG confirmed the presence of an association between greater insight and self-depreciation, suggesting the more probable causal direction was from insight to depressive symptoms. Conclusions. In schizophrenia, better levels of insight may cause self-depreciation and, possibly, other depressive symptoms. Person-centered and narrative psychotherapeutic approaches may be particularly fit to improve patient insight without dampening self-esteem

Hybrid PET- and MR-driven attenuation correction for enhanced ¹⁸F-NaF and ¹⁸F-FDG quantification in cardiovascular PET/MR imaging

Background: The standard MR Dixon-based attenuation correction (AC) method in positron emission tomography/magnetic resonance (PET/MR) imaging segments only the air, lung, fat and soft-tissues (4-class), thus neglecting the highly attenuating bone tissues and affecting quantification in bones and adjacent vessels. We sought to address this limitation by utilizing the distinctively high bone uptake rate constant Ki expected from ¹⁸F-Sodium Fluoride (¹⁸F-NaF) to segment bones from PET data and support 5-class hybrid PET/MR-driven AC for ¹⁸F-NaF and ¹⁸F-Fluorodeoxyglucose (¹⁸F-FDG) PET/MR cardiovascular imaging. Methods: We introduce 5-class Ki/MR-AC for (i) ¹⁸F-NaF studies where the bones are segmented from Patlak Ki images and added as the 5th tissue class to the MR Dixon 4-class AC map. Furthermore, we propose two alternative dual-tracer protocols to permit 5-class Ki/MR-AC for (ii) ¹⁸F-FDG-only data, with a streamlined simultaneous administration of ¹⁸F-FDG and ¹⁸F-NaF at 4:1 ratio (R4:1), or (iii) for ¹⁸F-FDG-only or both ¹⁸F-FDG and ¹⁸F-NaF dual-tracer data, by administering ¹⁸F-NaF 90 minutes after an equal ¹⁸F-FDG dosage (R1:1). The Ki-driven bone segmentation was validated against computed tomography (CT)-based segmentation in rabbits, followed by PET/MR validation on 108 vertebral bone and carotid wall regions in 16 human volunteers with and without prior indication of carotid atherosclerosis disease (CAD). Results: In rabbits, we observed similar (< 1.2% mean difference) vertebral bone ¹⁸F-NaF SUVmean scores when applying 5-class AC with Ki-segmented bone (5-class Ki/CT-AC) vs CT-segmented bone (5-class CT-AC) tissue. Considering the PET data corrected with continuous CT-AC maps as gold-standard, the percentage SUVmean bias was reduced by 17.6% (¹⁸F-NaF) and 15.4% (R4:1) with 5-class Ki/CT-AC vs 4-class CT-AC. In humans without prior CAD indication, we reported 17.7% and 20% higher ¹⁸F-NaF target-to-background ratio (TBR) at carotid bifurcations wall and vertebral bones, respectively, with 5- vs 4-class AC. In the R4:1 human cohort, the mean ¹⁸F-FDG:¹⁸F-NaF TBR increased by 12.2% at carotid bifurcations wall and 19.9% at vertebral bones. For the R1:1 cohort of subjects without CAD indication, mean TBR increased by 15.3% (¹⁸F-FDG) and 15.5% (¹⁸F-NaF) at carotid bifurcations and 21.6% (¹⁸F-FDG) and 22.5% (¹⁸F-NaF) at vertebral bones. Similar TBR enhancements were observed when applying the proposed AC method to human subjects with prior CAD indication. Conclusions: Ki-driven bone segmentation and 5-class hybrid PET/MR-driven AC is feasible and can significantly enhance ¹⁸F-NaF and ¹⁸F-FDG contrast and quantification in bone tissues and carotid walls

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Revising Academic Library Governance Handbooks

Original Image by Flickr user Sasquatch 1 (CC BY 2.0), with minimal modification by C. Strunk (10 June 2015). In Brief Regardless of our status (tenure track, non-tenure track, staff, and/or union), academic librarians at colleges and universities may use a handbook or similar document as a framework for self-governance. These handbooks typically cover rank […

Emerging Magnetic Resonance Imaging Techniques for Atherosclerosis Imaging

Atherosclerosis is a prevalent disease affecting a large portion of the population at one point in their lives. There is an unmet need for noninvasive diagnostics to identify and characterize at-risk plaque phenotypes noninvasively and in vivo, to improve the stratification of patients with cardiovascular disease, and for treatment evaluation. Magnetic resonance imaging is uniquely positioned to address these diagnostic needs. However, currently available magnetic resonance imaging methods for vessel wall imaging lack sufficient discriminative and predictive power to guide the individual patient needs. To address this challenge, physicists are pushing the boundaries of magnetic resonance atherosclerosis imaging to increase image resolution, provide improved quantitative evaluation of plaque constituents, and obtain readouts of disease activity such as inflammation. Here, we review some of these important developments, with specific focus on emerging applications using high-field magnetic resonance imaging, the use of quantitative relaxation parameter mapping for improved plaque characterization, and novel 19F magnetic resonance imaging technology to image plaque inflammation

Quantification of mouse heart left ventricular function, myocardial strain, and hemodynamic forces by cardiovascular magnetic resonance imaging

Mouse models have contributed significantly to understanding genetic and physiological factors involved in healthy cardiac function, how perturbations result in pathology, and how myocardial diseases may be treated. Cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) has become an indispensable tool for a comprehensive in vivo assessment of cardiac anatomy and function. This protocol shows detailed measurements of mouse heart left ventricular function, myocardial strain, and hemodynamic forces using 7-Tesla CMR. First, animal preparation and positioning in the scanner are demonstrated. Survey scans are performed for planning imaging slices in various short- and long-axis views. A series of prospective ECG-triggered short-axis (SA) movies (or CINE images) are acquired covering the heart from apex to base, capturing end-systolic and end-diastolic phases. Subsequently, single-slice, retrospectively gated CINE images are acquired in a midventricular SA view, and in 2-, 3-, and 4-chamber views, to be reconstructed into high-temporal resolution CINE images using custom-built and open-source software. CINE images are subsequently analyzed using dedicated CMR image analysis software. Delineating endomyocardial and epicardial borders in SA end-systolic and end-diastolic CINE images allows for the calculation of end-systolic and end-diastolic volumes, ejection fraction, and cardiac output. The midventricular SA CINE images are delineated for all cardiac time frames to extract a detailed volume-time curve. Its time derivative allows for the calculation of the diastolic function as the ratio of the early filling and atrial contraction waves. Finally, left ventricular endocardial walls in the 2-, 3-, and 4-chamber views are delineated using feature-tracking, from which longitudinal myocardial strain parameters and left ventricular hemodynamic forces are calculated. In conclusion, this protocol provides detailed in vivo quantification of the mouse cardiac parameters, which can be used to study temporal alterations in cardiac function in various mouse models of heart disease