Localised drug release using MRI-controlled focused ultrasound hyperthermia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Thermosensitive liposomes provide a mechanism for triggering the local release of anticancer drugs, but this technology requires precise temperature control in targeted regions with minimal heating of surrounding tissue. The objective of this study was to evaluate the feasibility of using MRI-controlled focused ultrasound (FUS) and thermosensitive liposomes to achieve thermally mediated localised drug delivery in vivo. MATERIALS AND METHODS: Results are reported from ten rabbits, where a FUS beam was scanned in a circular trajectory to heat 10-15 mm diameter regions in normal thigh to 43°C for 20-30 min. MRI thermometry was used for closed-loop feedback control to achieve temporally and spatially uniform heating. Lyso-thermosensitive liposomal doxorubicin was infused intravenously during hyperthermia. Unabsorbed liposomes were flushed from the vasculature by saline perfusion 2 h later, and tissue samples were harvested from heated and unheated thigh regions. The fluorescence intensity of the homogenised samples was used to calculate the concentration of doxorubicin in tissue. RESULTS: Closed-loop control of FUS heating using MRI thermometry achieved temperature distributions with mean, T90 and T10 of 42.9°C, 41.0°C and 44.8°C, respectively, over a period of 20 min. Doxorubicin concentrations were significantly higher in tissues sampled from heated than unheated regions of normal thigh muscle (8.3 versus 0.5 ng/mg, mean per-animal difference = 7.8 ng/mg, P < 0.05, Wilcoxon matched pairs signed rank test). CONCLUSIONS: The results show the potential of MRI-controlled focused ultrasound hyperthermia for enhanced local drug delivery with temperature-sensitive drug carriers.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».