Tumor implantation model for rapid testing of lymphatic dye uptake from paw to node in small animals
Notice bibliographique
Résumé
Morbidity and complexity involved in lymph node staging via surgical resection and biopsy calls for staging techniques that are less invasive. While visible blue dyes are commonly used in locating sentinel lymph nodes, since they follow tumor-draining lymphatic vessels, they do not provide a metric to evaluate presence of cancer. An area of active research is to use fluorescent dyes to assess tumor burden of sentinel and secondary lymph nodes. The goal of this work was to successfully deploy and test an intra-nodal cancer-cell injection model to enable planar fluorescence imaging of a clinically relevant blue dye, specifically methylene blue – used in the sentinel lymph node procedure – in normal and tumor-bearing animals, and subsequently segregate tumor-bearing from normal lymph nodes. This direct-injection based tumor model was employed in athymic rats (6 normal, 4 controls, 6 cancer-bearing), where luciferase-expressing breast cancer cells were injected into axillary lymph nodes. Tumor presence in nodes was confirmed by bioluminescence imaging before and after fluorescence imaging. Lymphatic uptake from the injection site (intradermal on forepaw) to lymph node was imaged at approximately 2 frames/minute. Large variability was observed within each cohort.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».