Imaging chemical exchange saturation transfer (CEST) effects following tumor‐selective acidification using lonidamine
Notice bibliographique
Résumé
Increased lactate production through glycolysis in aerobic conditions is a hallmark of cancer. Some anticancer drugs have been designed to exploit elevated glycolysis in cancer cells. For example, lonidamine (LND) inhibits lactate transport, leading to intracellular acidification in cancer cells. Chemical exchange saturation transfer (CEST) is a novel MRI contrast mechanism that is dependent on intracellular pH. Amine and amide concentration-independent detection (AACID) and apparent amide proton transfer (APT*) represent two recently developed CEST contrast parameters that are sensitive to pH. The goal of this study was to compare the sensitivity of AACID and APT* for the detection of tumor-selective acidification after LND injection. Using a 9.4-T MRI scanner, CEST data were acquired in mice approximately 14 days after the implantation of 10(5) U87 human glioblastoma multiforme (GBM) cells in the brain, before and after the administration of LND (dose, 50 or 100 mg/kg). Significant dose-dependent LND-induced changes in the measured CEST parameters were detected in brain regions spatially correlated with implanted tumors. Importantly, no changes were observed in T1- and T2-weighted images acquired before and after LND treatment. The AACID and APT* contrast measured before and after LND injection exhibited similar pH sensitivity. Interestingly, LND-induced contrast maps showed increased heterogeneity compared with pre-injection CEST maps. These results demonstrate that CEST contrast changes after the administration of LND could help to localize brain cancer and monitor tumor response to chemotherapy within 1 h of treatment. The LND CEST experiment uses an anticancer drug to induce a metabolic change detectable by endogenous MRI contrast, and therefore represents a unique cancer detection paradigm which differs from other current molecular imaging techniques that require the injection of an imaging contrast agent or tracer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».