In-vivo longitudinal MRI study
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases are an important clinical problem. Few animal models exist for melanoma brain metastases; many of which are not clinically relevant. Longitudinal MRI was implemented to examine the development of tumors in a clinically relevant mouse model of melanoma brain metastases. Fifty thousand human metastatic melanoma (A2058) cells were injected intracardially into nude mice. Three Tesla MRI was performed using a custom-built gradient insert coil and a mouse solenoid head coil. Imaging was performed on consecutive days at four time points. Tumor burden and volumes of metastases were measured from balanced steady-state free precession image data. Metastases with a disrupted blood-tumor barrier were identified from T1-weighted spin echo images acquired after administration of gadopentetic acid (Gd-DTPA). Metastases permeable to Gd-DTPA showed signal enhancement. The number of enhancing metastases was determined by comparing balanced steady-state free precession images with T1-weighted spin echo images. After the final imaging session, ex-vivo permeability and histological analyses were carried out. Imaging showed that both enhancing and nonenhancing brain metastases coexist in the brain, and that most metastases switched from the nonenhancing to the enhancing phenotype. Small numbers of brain metastases were enhancing when first detected by MRI and remained enhancing, whereas other metastases remained nonenhancing to Gd-DTPA throughout the experiment. No clear relationship existed between the permeability of brain metastases and size, brain location and age. Longitudinal in-vivo MRI is key to studying the complex and dynamic processes of metastasis and changes in the blood-tumor barrier permeability, which may lead to a better understanding of the variable responses of brain metastases to treatments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».