Noninvasive Manganese-Enhanced Magnetic Resonance Imaging for Early Detection of Breast Cancer Metastatic Potential
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cells with a high metastatic potential will more likely escape and form distant tumors. Once the cancer has spread, a cure is rarely possible. Unfortunately, metastasis often proceeds unnoticed until a secondary tumor has formed. The culprit is that current imaging-based cancer screening and diagnosis are limited to assessing gross physical changes, not the earliest cellular changes that drive cancer progression. The purpose of this study is to develop a novel noninvasive magnetic resonance (MR) cellular imaging capability for characterizing the metastatic potential of breast cancer and enable early cancer detection. This MR method relies on imaging cell uptake of manganese, an endogenous calcium analogue and an MR contrast agent, to detect aggressive cancer cells. Studies on normal breast epithelial cells and three breast cancer cell lines, from nonmetastatic to highly metastatic, demonstrated that aggressive cancer cells appeared significantly brighter on MR as a result of altered cell uptake of manganese. In vivo results in nude rats showed that aggressive tumors that are otherwise unseen on conventional gadolinium-enhanced MR imaging are detected after manganese injection. This cellular MR imaging technology brings a critically needed, unique dimension to cancer imaging by enabling us to identify and characterize metastatic cancer cells at their earliest appearance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».