Assessment of vessel size by MRI in an orthotopic model of human pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is a devastating disease with no cure. Therapies that target the tumor vasculature are promising new treatment strategies. Magnetic resonance imaging (MRI) can non-invasively determine a vessel size index and a blood volume fraction to characterize the vascular compartment in a tumor. The changes in the T2 and T2* relaxation rate constants after the administration of superparamagnetic iron oxide (SPIO) particles are dependent on the size and morphology of tissue blood vessels. In this study, MRI was used to investigate changes in the tumor vasculature in an orthotopic primary human pancreatic cancer xenograft model during tumor progression. The SPIO contrast agent Feridex I.V. was first validated as an intravascular contrast agent over the course of the imaging session, and shown to remain in the blood for at least 1.5 h. The average vessel size index was not correlated to the tumor area within an image slice, but the average blood volume fraction was significantly and negatively correlated to the tumor area (p<0.05). Blood volume fraction may serve as a non-invasive biomarker for changes in the tumor vasculature due to tumor growth Further investigation is needed to evaluate this promising technique as a tool to monitor tumor vascular changes in response to antiangiogenic therapies in pancreatic 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».