The Influence of Oxygen Depletion and Photosensitizer Triplet‐state Dynamics During Photodynamic Therapy on Accurate Singlet Oxygen Luminescence Monitoring and Analysis of Treatment Dose Response
Notice bibliographique
Résumé
To date, singlet oxygen ((1)O(2)) luminescence (SOL) detection was predictive of photodynamic therapy (PDT) treatment responses both in vitro and in vivo, but accurate quantification is challenging. In particular, the early and strongest part of the time-resolved signal (500-2000ns) is difficult to separate from confounding sources of luminescence and system noise, and so is normally gated out. However, the signal dynamics change with oxygen depletion during PDT, so that this time gating biases the (1)O(2) measurements. Here, the impact of gating was investigated in detail, determining the rate constants from SOL and direct pO(2) measurements during meso-tetra(hydroxyphenyl)chlorin (mTHPC)-mediated PDT of cells in vitro under well-controlled conditions. With these data as input, numerical simulations were used to examine PDT and SOL dynamics, and the influence of various time gates on cumulative SOL signals. It is shown that gating can underestimate the SOL at early treatment time points by ∼40% and underestimate the cumulative SOL signal by 20-25%, representing significant errors. In vitro studies with both mTHPC and aminolevulinic acid-photosensitizer protoporphyrin IX demonstrate that rigorous analysis of SOL signal kinetics is then crucial in order to use SOL as an accurate and quantitative PDT dose metric.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».