Dynamic Contrast-Enhanced MRI in Oncology Drug Development
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis, long recognized as a key factor in tumor growth and metastasis, has been the target of new anticancer treatment paradigms. Development of antiangiogenesis drugs is challenging, mainly due to the difficulty of determining the correct dosage and the time required to observe a clinical effect. In the past decade, imaging has shown potential to answer these questions and accelerate the drug development process by providing functional, morphological, and even molecular characterization. In this review, we describe existing challenges to modern drug development and the potential of imaging biomarkers to monitor drug bioactivity and establish early response of drug efficacy. Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI), particularly attractive for its non-invasiveness and high spatial resolution, has been useful for measuring properties of tumor microvasculature. The general methodology of DCE-MRI is described, in addition to measurable hemodynamic parameters compared to other imaging modalities. Experience with DCE-MRI in antiangiogenesis cancer therapy and results from correlative studies are examined. Current challenges for DCE-MRI, especially in relation to the required sensitivity and reproducibility, are highlighted. We conclude with an outlook on the future of DCE-MRI, including its role in the emerging field of imaging molecular markers of angiogenesis for target-specific therapy.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».