Optical Detection of Tumors <i>In Vivo</i> by Visible Light Tissue Oximetry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Endoscopy is a standard procedure for identifying tumors in patients suspected of having gastrointestinal (G.I.) cancer. The early detection of G.I. neoplasms during endoscopy is currently made by a subjective visual inspection that relies to a high degree on the experience of the examiner. This process can be difficult and unreliable, as tumor lesions may be visually indistinguishable from benign inflammatory conditions and the surrounding mucosa. In this study, we evaluated the ability of local ischemia detection using visible light spectroscopy (VLS) to differentiate neoplastic from normal tissue based on capillary tissue oxygenation during endoscopy. Real-time data were collected (i) from human subjects (N = 34) monitored at various sites during endoscopy (enteric mucosa, malignant, and abnormal tissue such as polyps) and (ii) murine animal subjects with human tumor xenografts. Tissue oximetry in human subjects during endoscopy revealed a tissue oxygenation (StO2%, mean +/- SD) of 46 +/- 22% in tumors, which was significantly lower than for normal mucosal oxygenation (72 +/- 4%; P < or = 0.0001). No difference in tissue oxygenation was observed between normal and non-tumor abnormal tissues (P = N.S.). Similarly, VLS tissue oximetry for murine tumors revealed a mean local tumor oxygenation of 45% in LNCaP, 50% in M21, and 24% in SCCVII tumors, all significantly lower than normal muscle tissue (74%, P < 0.001). These results were further substantiated by positive controls, where a rapid real-time drop in tumor oxygenation was measured during local ischemia induced by clamping or epinephrine. We conclude that VLS tissue oximetry can distinguish neoplastic tissue from normal tissue with a high specificity (though a low sensitivity), potentially aiding the endoscopic detection of gastrointestinal tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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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 découle