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Enregistrement W2050023299 · doi:10.1038/ncomms6834

Hypoxia-specific ultrasensitive detection of tumours and cancer cells in vivo

2015· article· en· W2050023299 sur OpenAlexaff
Xianchuang Zheng, Xin Wang, Hui Mao, Wei Wu, Baorui Liu, Xiqun Jiang

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesProgram for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in UniversityPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésIn vivoCancer cellCancer researchHypoxia (environmental)CancerPathologyMetastasisLymph nodeTumor microenvironmentPreclinical imagingChemistryBiologyMedicineOxygenInternal medicineTumor cells

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly sensitive and specific non-invasive molecular imaging methods are particularly desirable for the early detection of cancers. Here we report a near-infrared optical imaging probe highly specific to the hypoxic tumour microenvironment to detect tumour and cancer cells with the sensitivity to a few thousands cancer cells. This oxygen-sensitive, near-infrared emitting and water-soluble phosphorescent macromolecular probe can not only report the hypoxic tumour environment of various cancer models, including metastatic tumours in vivo, but can also detect a small amount of cancer cells before the formation of the tumour based on the increased oxygen consumption during cancer cell proliferation. Thus, the reported hypoxia-sensitive probe may offer an imaging tool for characterizing the tumour microenvironment in vivo, detecting cancer cells at a very early stage of tumour development and lymph node metastasis. As hypoxia is a hallmark of tumour microenvironment, hypoxia-sensing probes are used for tumour imaging. Here, the authors report a hypoxia probe with increased sensitivity, water solubility and functional pH range, allowing in vivodetection of early metastases as small as a few thousand cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations359
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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