Investigation of the effects of cell model and subcellular location of gold nanoparticles on nuclear dose enhancement factors using Monte Carlo simulation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors' aims were to model how various factors influence radiation dose enhancement by gold nanoparticles (AuNPs) and to propose a new modeling approach to the dose enhancement factor (DEF). METHODS: The authors used Monte Carlo N-particle (MCNP 5) computer code to simulate photon and electron transport in cells. The authors modeled human breast cancer cells as a single cell, a monolayer, or a cluster of cells. Different numbers of 5, 30, or 50 nm AuNPs were placed in the extracellular space, on the cell surface, in the cytoplasm, or in the nucleus. Photon sources examined in the simulation included nine monoenergetic x-rays (10-100 keV), an x-ray beam (100 kVp), and (125)I and (103)Pd brachytherapy seeds. Both nuclear and cellular dose enhancement factors (NDEFs, CDEFs) were calculated. The ability of these metrics to predict the experimental DEF based on the clonogenic survival of MDA-MB-361 human breast cancer cells exposed to AuNPs and x-rays were compared. RESULTS: NDEFs show a strong dependence on photon energies with peaks at 15, 30/40, and 90 keV. Cell model and subcellular location of AuNPs influence the peak position and value of NDEF. NDEFs decrease in the order of AuNPs in the nucleus, cytoplasm, cell membrane, and extracellular space. NDEFs also decrease in the order of AuNPs in a cell cluster, monolayer, and single cell if the photon energy is larger than 20 keV. NDEFs depend linearly on the number of AuNPs per cell. Similar trends were observed for CDEFs. NDEFs using the monolayer cell model were more predictive than either single cell or cluster cell models of the DEFs experimentally derived from the clonogenic survival of cells cultured as a monolayer. The amount of AuNPs required to double the prescribed dose in terms of mg Au/g tissue decreases as the size of AuNPs increases, especially when AuNPs are in the nucleus and the cytoplasm. For 40 keV x-rays and a cluster of cells, to double the prescribed x-ray dose (NDEF = 2) using 30 nm AuNPs, would require 5.1 ± 0.2, 9 ± 1, 10 ± 1, 10 ± 1 mg Au/g tissue in the nucleus, in the cytoplasm, on the cell surface, or in the extracellular space, respectively. Using 50 nm AuNPs, the required amount decreases to 3.1 ± 0.3, 8 ± 1, 9 ± 1, 9 ± 1 mg Au/g tissue, respectively. CONCLUSIONS: NDEF is a new metric that can predict the radiation enhancement of AuNPs for various experimental conditions. Cell model, the subcellular location and size of AuNPs, and the number of AuNPs per cell, as well as the x-ray photon energy all have effects on NDEFs. Larger AuNPs in the nucleus of cluster cells exposed to x-rays of 15 or 40 keV maximize NDEFs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».