<i>IN VIVO</i> NEAR-INFRARED FLUORESCENCE IMAGING OF HUMAN COLON ADENOCARCINOMA BY SPECIFIC IMMUNOTARGETING OF A TUMOR-ASSOCIATED MUCIN
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Accurate endoscopic detection of premalignant lesions and early cancers in the colon is essential for cure, since prognosis is closely related to lesion size and stage. Although it has great clinical potential, autofluorescence endoscopy has limited tumor-to-normal tissue image contrast for detecting small preneoplastic lesions. We have developed a molecularly specific, near-infrared fluorescent monoclonal antibody (CC49) bioconjugate which targets tumor-associated glycoprotein 72 (TAG72), as a contrast agent to improve fluorescence-based endoscopy of colon cancer. Methods: The fluorescent anti-TAG72 conjugate was evaluated in vitro and in vivo in athymic nude mice bearing human colon adenocarcinoma (LS174T) subcutaneous tumors. Autofluorescence, a fluorescent but irrelevant antibody and the free fluorescent dye served as controls. Fluorescent agents were injected intravenously, and in vivo whole body fluorescence imaging was performed at various time points to determine pharmacokinetics, followed by ex vivo tissue analysis by confocal fluorescence microscopy and histology. Results: Fluorescence microscopy and histology confirmed specific LS174T cell membrane targeting of labeled CC49 in vitro and ex vivo. In vivo fluorescence imaging demonstrated significant tumor-to-normal tissue contrast enhancement with labeled-CC49 at three hours post injection, with maximum contrast after 48 h. Accumulation of tumor fluorescence demonstrated that modification of CC49 antibodies did not alter their specific tumor-localizing properties, and was antibody-dependent since controls did not produce detectable tumor fluorescence. Conclusions: These results show proof-of-principle that our near-infrared fluorescent-antibody probe targeting a tumor-associated mucin detects colonic tumors at the molecular level in real time, and offer a basis for future improvement of image contrast during clinical fluorescence endoscopy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».