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Enregistrement W2163869065 · doi:10.1073/pnas.1200053109

Tumor radiation response enhancement by acoustical stimulation of the vasculature

2012· article· en· W2163869065 sur OpenAlexaff
Gregory J. Czarnota, Raffi Karshafian, Peter N. Burns, C. Shun Wong, Azza Al Mahrouki, Justin W. Lee, Amanda Caissie, William T. Tran, Christina Kim, Melissa Furukawa, Emily Wong, Anoja Giles

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoApoptosisCancer researchUltrasoundStimulationRadiation therapyMedicineRadiobiologyChemistryPathologyBiologyInternal medicineRadiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have discovered that ultrasound-mediated microbubble vascular disruption can enhance tumor responses to radiation in vivo. We demonstrate this effect using a human PC3 prostate cancer xenograft model. Results indicate a synergistic effect in vivo with combined single treatments of ultrasound-stimulated microbubble vascular perturbation and radiation inducing an over 10-fold greater cell kill with combined treatments. We further demonstrate with experiments in vivo that induction of ceramide-related endothelial cell apoptosis, leading to vascular disruption, is a causative mechanism. In vivo experiments with ultrasound and bubbles permit radiation doses to be decreased significantly for comparable effect. We envisage this unique combined ultrasound-based vascular perturbation and radiation treatment method being used to enhance the effects of radiation in a tumor, leading to greater tumor eradication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations221
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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