Cellular Magnetic Resonance Imaging: In Vivo Imaging of Melanoma Cells in Lymph Nodes of Mice
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is responsible for most deaths due to malignant melanoma. The clinical significance of micrometastases in the lymph is a hotly debated topic, but an improved understanding of the lymphatic spread of cancer remains important for improving cancer survival. Cellular magnetic resonance imaging (MRI) is a newly emerging field of imaging research that is expected to have a large impact on cancer research. In this study, we demonstrate the cellular MRI technology required to reliably image the lymphatic system in mice and to detect iron-labeled metastatic melanoma cells within the mouse lymph nodes. Melanoma cells were implanted directly into the inguinal lymph nodes in mice, and micro-MRI was performed using a customized 1.5-T clinical MRI system. We show cell detection of as few as 100 iron-labeled cells within the lymph node, with injections of larger cell numbers producing increasingly obvious regions of signal void. In addition, we show that cellular MRI allows monitoring of the fate of these cells over time as they develop into intranodal tumors. This technology will allow noninvasive investigations of cellular events in cancer metastasis within an entire animal and will facilitate progress in understanding the mechanisms of metastasis within the lymphatic system.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».