Assessment of tumor angiogenesis: dynamic contrast‐enhanced MRI with paramagnetic nanoparticles compared with Gd‐DTPA in a rabbit Vx‐2 tumor model
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the suitability of a macromolecular MRI contrast agent (paramagnetic nanoparticles, PNs) for the characterization of tumor angiogenesis. Our aim was to estimate the permeability of PNs in developing tumor vasculature and compare it with that of a low molecular weight contrast agent (Gd-DTPA) using dynamic contrast-enhanced MRI (DCE). Male New Zealand white rabbits (n = 5) underwent DCE MRI 12-14 days after Vx-2 tumor fragments were implanted into the left hind limb. Each contrast agent (PNs followed by Gd-DTPA) was evaluated using a DCE protocol and transendothelial transfer coefficient (K(i)) maps were calculated using a two-compartment model. Two regions of interest (ROIs) were located within the tumor core and hindlimb muscle and five ROIs were placed within the tumor rim. Comparisons were performed using repeated measures analysis of variance (ANOVA). The K(i) values estimated using PNs were significantly lower than those obtained for Gd-DTPA (p = 0.018). When PNs and Gd-DTPA data were analyzed separately, significant differences were identified among tumor rim ROIs for PNs (p < 0.0001), but not for Gd-DTPA data (p = 0.34). The mean K(i) for the tumor rim was significantly greater than that of either the core or the hindlimb muscle for both contrast agents (p < 0.05 for each comparison). In summary, the extravasation of Gd-DTPA was far greater than that of PNs, suggesting that PNs can reveal regional differences in tumor vascular permeability that are not otherwise apparent with clinical contrast agents such as Gd-DTPA. These results suggest that PNs show potential for the noninvasive delineation of tumor angiogenesis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».