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Enregistrement W2147926189 · doi:10.2967/jnumed.109.063156

Cellular Dosimetry of <sup>111</sup>In Using Monte Carlo N-Particle Computer Code: Comparison with Analytic Methods and Correlation with In Vitro Cytotoxicity

2010· article· en· W2147926189 sur OpenAlexafffund
Zhongli Cai, Jean‐Philippe Pignol, Conrad Chan, Raymond M. Reilly

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésNucleusMonte Carlo methodCytoplasmDosimetryPhysicsChemistryRadiochemistryNuclear medicineAtomic physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Our objective was to compare Monte Carlo N-particle (MCNP) self- and cross-doses from (111)In to the nucleus of breast cancer cells with doses calculated by reported analytic methods (Goddu et al. and Farragi et al.). A further objective was to determine whether the MCNP-predicted surviving fraction (SF) of breast cancer cells exposed in vitro to (111)In-labeled diethylenetriaminepentaacetic acid human epidermal growth factor ((111)In-DTPA-hEGF) could accurately predict the experimentally determined values. METHODS: MCNP was used to simulate the transport of electrons emitted by (111)In from the cell surface, cytoplasm, or nucleus. The doses to the nucleus per decay (S values) were calculated for single cells, closely packed monolayer cells, or cell clusters. The cell and nucleus dimensions of 6 breast cancer cell lines were measured, and cell line-specific S values were calculated. RESULTS: For self-doses, MCNP S values of nucleus to nucleus agreed very well with those of Goddu et al. (ratio of S values using analytic methods vs. MCNP = 0.962-0.995) and Faraggi et al. (ratio = 1.011-1.024). MCNP S values of cytoplasm and cell surface to nucleus compared fairly well with the reported values (ratio = 0.662-1.534 for Goddu et al.; 0.944-1.129 for Faraggi et al.). For cross doses, the S values to the nucleus were independent of (111)In subcellular distribution but increased with cluster size. S values for monolayer cells were significantly different from those of single cells and cell clusters. The MCNP-predicted SF for monolayer MDA-MB-468, MDA-MB-231, and MCF-7 cells agreed with the experimental data (relative error of 3.1%, -1.0%, and 1.7%). The single-cell and cell cluster models were less accurate in predicting the SF. For MDA-MB-468 cells, relative error was 8.1% using the single-cell model and -54% to -67% using the cell cluster model. Individual cell-line dimensions had large effects on S values and were needed to estimate doses and SF accurately. CONCLUSION: MCNP simulation compared well with the reported analytic methods in the calculation of subcellular S values for single cells and cell clusters. Application of a monolayer model was most accurate in predicting the SF of breast cancer cells exposed in vitro to (111)In-DTPA-hEGF.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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