Assessment of Cancer‐Associated Biomarkers by Positron Emission Tomography: Advances and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Positron emission tomography (PET) provides a powerful means to non-invasively image and quantify protein expression and biochemical changes in living subjects at nano- and picomolar levels. As the field of molecular imaging develops, and as advances in the biochemistry, pharmacology, therapeutics, and molecular biology of disease are made, there is a corresponding increase in the number of clinically relevant, novel disease-associated biomarkers that are brought to the attention of those developing imaging probes for PET. In addition, due to the high specificity of the PET radiotracers being developed, there is a demand for PET cameras with higher sensitivity and resolution. This manuscript reviews advances over the past five years in clinical and pre-clinical PET instrumentation and in new PET probes and imaging methods associated with the latest trends in the molecular imaging of cancer. Included in the PET tracer review is a description of new radioligands for steroid receptors, growth factor receptors, receptor tyrosine kinases, sigma receptors, tumor-associated enzymes, gene reporter probes, markers for tumor hypoxia and metabolism, and sites associated with angiogenesis and cellular proliferation. The use of PET imaging in drug development, including the monitoring of cancer chemotherapy, also is discussed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».