Monitoring early tumor response to drug therapy with diffuse optical tomography
Notice bibliographique
Résumé
Although anti-angiogenic agents have shown promise as cancer therapeutics, their efficacy varies between tumor types and individual patients. Providing patient-specific metrics through rapid noninvasive imaging can help tailor drug treatment by optimizing dosages, timing of drug cycles, and duration of therapy-thereby reducing toxicity and cost and improving patient outcome. Diffuse optical tomography (DOT) is a noninvasive three-dimensional imaging modality that has been shown to capture physiologic changes in tumors through visualization of oxygenated, deoxygenated, and total hemoglobin concentrations, using non-ionizing radiation with near-infrared light. We employed a small animal model to ascertain if tumor response to bevacizumab (BV), an anti-angiogenic agent that targets vascular endothelial growth factor (VEGF), could be detected at early time points using DOT. We detected a significant decrease in total hemoglobin levels as soon as one day after BV treatment in responder xenograft tumors (SK-NEP-1), but not in SK-NEP-1 control tumors or in non-responder control or BV-treated NGP tumors. These results are confirmed by magnetic resonance imaging T2 relaxometry and lectin perfusion studies. Noninvasive DOT imaging may allow for earlier and more effective control of anti-angiogenic therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».