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Enregistrement W1996980168 · doi:10.1158/1940-6207.prev-09-pr-05

Abstract PR-05: Alterations in tissue autofluorescence using spectroscopy in high-risk oral lesions

2010· article· en· W1996980168 sur OpenAlexaffabout
Catherine F. Poh, Evan J. Wiens, Pierre Lane, Sylvia S.W. Au, Miriam P. Rosin, Calum MacAulay

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutofluorescenceDysplasiaMedicinePathologyCancerExcitation wavelengthOral mucosaInternal medicineFluorescenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-risk oral lesions can be sometimes difficult to discriminate from reactive oral lesions, which are commonly seen within community settings. New tools need to be developed to aid in screening and early detection of high-risk lesions. The assessment of alteration in tissue autofluorescence using spectroscopy has demonstrated promising results in distinguishing cancerous from normal tissue at many organs and sites; however, there is limited information on its usage to distinguish reactive lesions (as seen by both white-light and autofluoescence imaging) from cancerous/precancerous lesions. Objectives of this study are: 1) to collect autofluorescence spectra from normal mucosa, mucosa with high-risk histological change and those with chronic inflammation under different excitation wavelengths of light, and 2) to compare the change in tissue autofluorescence in different exciting wavelengths among these oral mucosal lesions. Methods: Patients with high-risk oral lesions and inflammatory conditions were recruited from the Dysplasia Clinics of the BC Oral Cancer Prevention Program. Spectroscopic measurements were taken using a fiber optic probe of a Remiscope (Remicalm, LLC; Houston, TX). Three excitation wavelengths were used: 436 nm, 405 nm, and 355 nm. Percent loss of peak emission intensity (%PEI) was measured by comparing the PEI of the lesional and contralateral normal areas. Differences in %PEI between groups were compared using unpaired t-test. Results: From June to September 2009, 102 spectroscopic measurements were recorded from 17 patients (cancer, 5; dysplasia, 6; inflammation, 6). Among these, loss of tissue autofluorescence under 436 nm, 405 nm, and 355 nm was observed in all cases. When comparing the %PEI between cancer and dysplasia groups, increased loss was seen in the cancer group at all three excitation wavelengths, especially under 355 nm and 405 nm excitations (P = 0.023 and 0.045 respectively). When comparing to the inflammation group, there is almost the same degree of loss observed between cancer and inflammation groups in all 3 excitation wavelengths. Interestingly, there is a significant difference in %PEI observed between dysplasia and inflammation group under 436 nm and 355 nm excitations (P = 0.005 and 0.022 respectively) but no statistical difference under 405 nm excitation. Conclusions: This is the first study to use 3 different excitation wavelengths of light to examine the spectra of oral cancerous, precancerous, and specifically inflammatory oral lesions (as seen by both white-light and autofluoescence imaging). This device has shown its potential to provide an objective, sensitive approach to distinguish precancers from those commonly seen within community settings caused by chronic inflammation. (Supported by grant R01 DE17013 from the National Institute of Dental and Craniofacial Research and grant CCSRI-20336 from Canadian Cancer Society Research Institute. CFP is supported by a Clinician Scientist Award from the Canadian Institutes of Health Research and a Scholar Award from the Michael Smith Foundation for Health Research). Citation Information: Cancer Prev Res 2010;3(1 Suppl):PR-05.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,747
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,402 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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