Preventing Bladder Tumor Implantation With Photodynamic Therapy in a Rat Model Mimicking Post-Fluorescence Guided Transurethral Resection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Fluorescence guided transurethral resection has gained acknowledgment from the urological community and it is progressively becoming more applied. It has been shown to decrease the recurrence rate of nonmuscle invasive bladder cancer due to incomplete resection due to lack of visualization. The implantation of viable tumor cells seeded during transurethral resection is another reason for recurrence. We investigated whether applying photodynamic therapy on sensitized tumor cells would decrease the amount of viable intraluminal cells and tumor cell implantation. MATERIAL AND METHODS: Two models were designed to mimic the situation after fluorescence guided transurethral resection, including partly or fully de-epithelialized bladders and circulating tumor cells loaded with protoporphyrin IX. Photodynamic therapy was performed. Controls consisted of no drug with no light, light only and drug only. Immediately after photodynamic therapy the intravesical contents were retrieved and clonogenic assays were performed on cells. Bladders were harvested 10 days after cell administration and subjected to pathological analysis. RESULTS: In the photodynamic therapy and control groups tumor volume was proportional to the instilled cell load. Clonogenic assays showed that viable cells were decreased a tenth of the initial administered amount. Tumor implantation decreased to less than a fifth of control values. CONCLUSIONS: Photodynamic therapy can effectively decrease the amount of viable tumor cells in the bladder lumen. This results in a significant decrease in tumor implantation. This technique could possibly be used to further decrease the recurrence rate of nonmuscle invasive bladder cancer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».