Micro-Doppler ultrasound in monitoring cancer therapy responses.
Notice bibliographique
Résumé
A number of cancer therapies including radiation, chemotherapy, and anti-vascular treatments act by causing endothelial cell death, leading to microvascular destruction within tumours. We have been using high-frequency (20–40 MHz) power Doppler micro-ultrasound to study the effects of a variety of anti-cancer therapies on tumor blood micro-vessels. Using breast and prostate xenograft tumors in mice with radiation alone, large doses above 8 Gy appeared to diminish the vascular by up to 40%–60%. Radiation given in the presence of a basic fibroblast growth factor did not have this effect. The anti-angiogenic Sutent suppressed vascular growth and enhanced radiation effect, but tumor vasculature exhibited a rebound effect when therapy was stopped. In contrast, novel anti-vascular microbubble based therapies induced a greater synergistic tumor cell kill due to vascular disruption. Tumor cell kill increased when microbubbles were used in conjunction with radiation, with increases of cell kill from 5% to over 50% with combined single treatments linked to destruction of the micro-vasculature. In summary, power Doppler micro-ultrasound can be used quantitatively to assess the effects of anti-cancer therapies on tumor micro-vasculature. Effects of anti-angiogenic agents and newer anti-vascular therapies and their rebound effects can be monitored non-invasively and longitudinally in preclinical models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».