Dose model for stent-based delivery of a radioactive compound for the treatment of restenosis in coronary arteries
Notice bibliographique
Résumé
Radiolabeled drug-eluting stents have been proposed recently as a novel method to potentially reduce restenosis in coronary arteries. A P-32 labeled oligonucleotide (ODN) loaded on a polymer coated stent is slowly released in the arterial wall to deliver a therapeutic dose to the target tissue. However, the relatively low proportion of drugs transferred to the arterial wall (<2%-5% typically) raises questions about the degree to which radiolabeled drugs eluted from the stent can contribute to the total radiation dose delivered to tissues. A three-dimensional diffusion-convection transport model is used to model the transport of a hydrophilic drug released from the surface of a stent to the arterial media. Large drug concentration gradients are observed near the stent struts giving rise to a nonuniform radiation activity distribution for the drug in the tissues as a function of time. A voxel-based kernel convolution method is used to calculate the radiation dose rate resulting from this activity build-up in the arterial wall based on the medical internal radiation dose formalism. Measured residence time for the P-32 ODN in the arterial wall and at the stent surface obtained from animal studies are used to normalize the results in terms of absolute dose to tissue. The results indicate that radiation due to drug eluted from the stent contributes only a small fraction of the total radiation delivered to the arterial wall, the main contribution coming from the activity that remains embedded in the stent coating. For hydrophilic compounds with rapid transit times in arterial tissue and minimal binding interactions, the activity build-up in the arterial wall contributes only a small fraction to the total dose delivered by the P-32 ODN stent. For these compounds, it is concluded that radiolabeled drug-eluting stent will not likely improve the performance of radioactive stents for the treatment of restenosis. Also, variability in the delivery efficacy of drug delivery devices makes accurate dosimetry difficult and the drug washout in the systemic circulatory system may yield an unnecessary activity build-up and dose to healthy organs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».