Comparison of two methods for measuring γ-H2AX nuclear fluorescence as a marker of DNA damage in cultured human cells: applications for microbeam radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Microbeam radiation therapy (MRT) delivers single fractions of very high doses of synchrotron x-rays using arrays of microbeams. In animal experiments, MRT has achieved higher tumour control and less normal tissue toxicity compared to single-fraction broad beam irradiations of much lower dose. The mechanism behind the normal tissue sparing of MRT has yet to be fully explained. An accurate method for evaluating DNA damage, such as the γ-H2AX immunofluorescence assay, will be important for understanding the role of cellular communication in the radiobiological response of normal and cancerous cell types to MRT. We compare two methods of quantifying γ-H2AX nuclear fluorescence for uniformly irradiated cell cultures: manual counting of γ-H2AX foci by eye, and an automated, MATLAB-based fluorescence intensity measurement. We also demonstrate the automated analysis of cell cultures irradiated with an array of microbeams. In addition to offering a relatively high dynamic range of γ-H2AX signal versus irradiation dose ( > 10 Gy), our automated method provides speed, robustness, and objectivity when examining a series of images. Our in-house analysis facilitates the automated extraction of the spatial distribution of the γ-H2AX intensity with respect to the microbeam array — for example, the intensities in the peak (high dose area) and valley (area between two microbeams) regions. The automated analysis is particularly beneficial when processing a large number of samples, as is needed to systematically study the relationship between the numerous dosimetric and geometric parameters involved with MRT (e.g., microbeam width, microbeam spacing, microbeam array dimensions, peak dose, valley dose, and geometric arrangement of multiple arrays) and the resulting DNA damage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».