A high-resolution system for metabolic imaging of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in metabolic signaling pathways allow tumors to achieve balance between oxygen supply and consumption via activation of several genes involved in adaptation to low oxygen conditions (hypoxia). Hypoxia stimulates glucose uptake, glycolysis and changes in mitochondrial respiration in tumors as a direct result of increased HIF-1 transcriptional activity. HIF-1α stabilization induces the expression of genes involved in cell survival, proliferation, angiogenesis and glucose transport (GLUTs) and the stimulation of genes involved in glycolytic energy production. Elevated anaerobic metabolism results in increased production of lactate as an alternate cellular energy source. Recent studies suggested that increased levels of lactate in tumors are associated with tumor progression, development of metastases, radioresistance and decrease of patient survival. Therefore, the ability to monitor products of altered metabolism in tumors would provide valuable information to improve cancer treatment. We have developed a novel high-resolution imaging system to assess the distribution of metabolites in tumors such as lactate and ATP. Initial tests demonstrate the capacity of this technique in providing quantitative measurements of metabolites with high spatial resolution. This technology offers several important advantages over other techniques including ease of translation to the clinic, microscopic spatial localization and quantitation of metabolite concentration. Another advantage on the use of this technique is the possibility of spatial co-registration of metabolites with other tumors biomarkers. The main focus of this approach is the development of novel technologies for imaging tumor metabolism. This will lead to a better understanding of the role of tumor metabolism in treatment outcome, leading to more rationale therapeutic protocols.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».