Progress in photodynamic method of tumor diagnosis and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Development of photodymanic method for tumors diagnosis and therapy (PDT) was observed in the early 70's. The third stage of clinical investigations in the USA, Canada, Japan, and in European countries has begun since 1988. Tumors treatment consists in selective oxidation of biological material of a tumor tissue by a singlet oxygen or radical forms. Such forms are generated due to molecular oxygen, soluted in cells, exogeneously introduced photosensitiser which is better accumulated in the diseased tissues than in healthy ones and delivered light of adequate power and wavelength. Such therapeutic method allows selective destruction of tumor tissues, simultaneously protecting the healthy ones. Tumors diagnostics relies on localisation of photosensitisers, absorbed in tumor tissues, by means of fluorometric methods. Investigations with PDT method are carried out in several direction, i.e., synthesis and application of new photosensitisers, design of new light sources, radiation dosimetry in tissues, mechanisms of photochemical reaction, and clinical applications of PDT method. PDT method for tumors treatment compared to traditional ones (surgery, irradiation, chemotherapy) is much more selective but is constrained by many factors limiting its intensive development and clinical applications. In Poland the PDT method is applied in several clinics for treatment of skin tumors, lungs, gynaecological sphere, and urinary bladder. The paper presents current status and perspectives of development of this method. Technology for production of our own photosensitisers (aminoacid complexes and protoporphyrines) is implemented and adequate diagnostic and therapeutic systems have been constructed. Investigations required for specimens admission to clinical application were carried out.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».