Dual in vivo Photoacoustic and Fluorescence Imaging of HER2 Expression in Breast Tumors for Diagnosis, Margin Assessment, and Surgical Guidance
Notice bibliographique
Résumé
Biomarker-specific imaging probes offer ways to improve molecular diagnosis, intraoperative margin assessment, and tumor resection. Fluorescence and photoacoustic imaging probes are of particular interest for clinical applications because the combination enables deeper tissue penetration for tumor detection while maintaining imaging sensitivity compared to a single optical imaging modality. Here we describe the development of a human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-targeting imaging probe to visualize differential levels of HER2 expression in a breast cancer model. Specifically, we labeled trastuzumab with Black Hole Quencher 3 (BHQ3) and fluorescein for photoacoustic and fluorescence imaging of HER2 overexpression, respectively. The dual-labeled trastuzumab was tested for its ability to detect HER2 overexpression in vitro and in vivo. We demonstrated an over twofold increase in the signal intensity for HER2-overexpressing tumors in vivo, compared to low-HER2-expressing tumors, using photoacoustic imaging. Furthermore, we demonstrated the feasibility of detecting tumors and positive surgical margins by fluorescence imaging. These results suggest that multimodal HER2-specific imaging of breast cancer using the BHQ3-fluorescein trastuzumab enables molecular-level detection and surgical margin assessment of breast tumors in vivo. This technique may have future clinical impact for primary lesion detection, as well as intraoperative molecular-level surgical guidance in breast cancer.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».