Irradiation of gold nanoparticles by x‐rays: Monte Carlo simulation of dose enhancements and the spatial properties of the secondary electrons production
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study is to understand the characteristics of secondary electrons generated from the interaction of gold nanoparticles (GNPs) with x-rays as a function of nanoparticle size and beam energy and thereby further the understanding of GNP-enhanced radiotherapy. METHODS: The effective range, deflection angle, dose deposition, energy, and interaction processes of electrons produced from the interaction of x-rays with a GNP were calculated by Monte Carlo simulations. The GEANT4 code was used to simulate and track electrons generated from a 2, 50, and 100 nm diameter GNP when it is irradiated with a 50 kVp, 250 kVp, cobalt-60, and 6 MV photon beam in water. RESULTS: When a GNP was present, depending on the beam energies used, secondary electron production was increased by 10- to 2000-fold compared to an absence of a GNP. Low-energy photon beams were much more efficient at interacting with the GNP by two to three orders of magnitude compared to MV energies and increased the deflection angle. GNPs with larger diameters also contributed more dose. The majority of the energy deposition was outside the GNP, rather than self-absorbed by the nanoparticle. The mean effective range of electron tracks for the beams tested ranged from approximately 3 microm to 1 mm. CONCLUSIONS: These simulated results yield important insights concerning the spatial distributions and elevated dose in GNP-enhanced radiotherapy. The authors conclude that the irradiation of GNP at lower photon energies will be more efficient for cell killing. This conclusion is consistent with published studies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».