<i>In vivo</i>measurement of the hypoxia marker EF5 in Shionogi tumours using<sup>19</sup>F magnetic resonance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: (19)F magnetic resonance spectroscopy (MRS) was used to non-invasively detect EF5 [2-(2-nitro-1H-imidazol-1-yl)-N-(2,2,3,3,3-pentafluoropropyl) acetamide] adducts in the Shionogi tumour model of prostate cancer to evaluate hypoxia. MATERIAL AND METHODS: (19)F MRS signal of EF5 in Shionogi mouse tumours was acquired using a 2 cm diameter solenoid volume coil with a 7.05 T Bruker scanner. MRS signal was observed in mouse tumours longitudinally following intraperitoneal (IP) injection of EF5. Another mouse group was injected intravenously (IV) with EF5, and in vivo MRS signal was obtained two hours after injection. This data was compared with the ex vivo percentage of hypoxic cells present in the corresponding excised tumours, determined by flow cytometry of bound EF5. RESULTS: Longitudinal (19)F MRS signal attributable to EF5 began to decline within five hours of EF5 administration. Flow cytometry comparisons yielded an inverse correlation (p-value < 0.006) between the MRS signal and tumour hypoxic cell percentage. The tumours exhibited an average cell viability of 34 +/- 26%. CONCLUSIONS: The results confirmed that MRS of EF5 in mice is an unsuitable technique for the determination of EF5 binding as a measure of tumour hypoxia.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».