In Vivo Imaging of Intraprostatic-Specific Gene Transcription by PET
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Better intraprostatic cancer imaging techniques are needed to guide clinicians in prostate cancer treatment decisions. Because many genes are specifically overexpressed in cancer cells, one strategy to improve prostate cancer detection is to image intraprostatic cancer-specific transcriptional activity. Because of the obstacles of weak cancer- or tissue-specific promoter activity and bladder clearance of many PET tracers, intraprostatic PET of gene transcriptional activity has not been previously reported. METHODS: The two-step transcriptional amplification (TSTA) system that amplifies the prostate-specific antigen promoter activity was used for PET imaging of the reporter gene herpes simplex virus type-1 sr39 thymidine kinase (HSV1-sr39tk). The TSTA-sr39tk system was injected directly into prostates or prostatic tumors as a replication-incompetent adenovirus (AdTSTA-sr39tk) and imaged using PET. RESULTS: AdTSTA-sr39tk was able to image prostate-specific antigen promoter transcriptional activity by 9-(4-(18)F-fluoro-3-[hydroxymethyl]butyl)guanine PET, in both mouse and canine prostates in vivo. Ex vivo small-animal PET images, scintigraphic counts, and sr39tk expression analysis confirmed the specificity of the observed signal. CONCLUSION: Here, by combining the TSTA-amplified signal with a protocol for tracer administration, we show that in vivo PET detection of transcriptional activity is possible in both mouse and immunocompetent canine prostates. These results suggest that imaging applications using transcription-based tumor-specific promoters should be pursued to better visualize cancer foci that escape detection by conventional biopsies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».