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Enregistrement W2059066343 · doi:10.1038/bjc.2012.279

Microbubble and ultrasound radioenhancement of bladder cancer

2012· article· en· W2059066343 sur OpenAlexafffund
William T. Tran, Sara Iradji, Ervis Sofroni, Anoja Giles, David Eddy, Gregory J. Czarnota

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTerry Fox Foundation
Mots-clésMicrobubblesUltrasoundMedicinePathologyBladder cancerRadiation therapyMechanical indexFibrosisNuclear medicineCancerRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tumour vasculature is an important component of tumour growth and survival. Recent evidence indicates tumour vasculature also has an important role in tumour radiation response. In this study, we investigated ultrasound and microbubbles to enhance the effects of radiation. METHODS: Human bladder cancer HT-1376 xenografts in severe combined immuno-deficient mice were used. Treatments consisted of no, low and high concentrations of microbubbles and radiation doses of 0, 2 and 8 Gy in short-term and longitudinal studies. Acute response was assessed 24 h after treatment and longitudinal studies monitored tumour response weekly up to 28 days using power Doppler ultrasound imaging for a total of 9 conditions (n=90 animals). RESULTS: Quantitative analysis of ultrasound data revealed reduced blood flow with ultrasound-microbubble treatments alone and further when combined with radiation. Tumours treated with microbubbles and radiation revealed enhanced cell death, vascular normalisation and areas of fibrosis. Longitudinal data demonstrated a reduced normalised vascular index and increased tumour cell death in both low and high microbubble concentrations with radiation. CONCLUSION: Our study demonstrated that ultrasound-mediated microbubble exposure can enhance radiation effects in tumours, and can lead to enhanced tumour cell death.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations71
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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