Low <i>Z</i> target switching to increase tumor endothelial cell dose enhancement during gold nanoparticle-aided radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Previous studies have introduced gold nanoparticles as vascular-disrupting agents during radiation therapy. Crucial to this concept is the low energy photon content of the therapy radiation beam. The authors introduce a new mode of delivery including a linear accelerator target that can toggle between low Z and high Z targets during beam delivery. In this study, the authors examine the potential increase in tumor blood vessel endothelial cell radiation dose enhancement with the low Z target. METHODS: The authors use Monte Carlo methods to simulate delivery of three different clinical photon beams: (1) a 6 MV standard (Cu/W) beam, (2) a 6 MV flattening filter free (Cu/W), and (3) a 6 MV (carbon) beam. The photon energy spectra for each scenario are generated for depths in tissue-equivalent material: 2, 10, and 20 cm. The endothelial dose enhancement for each target and depth is calculated using a previously published analytic method. RESULTS: It is found that the carbon target increases the proportion of low energy (<150 keV) photons at 10 cm depth to 28% from 8% for the 6 MV standard (Cu/W) beam. This nearly quadrupling of the low energy photon content incident on a gold nanoparticle results in 7.7 times the endothelial dose enhancement as a 6 MV standard (Cu/W) beam at this depth. Increased surface dose from the low Z target can be mitigated by well-spaced beam arrangements. CONCLUSIONS: By using the fast-switching target, one can modulate the photon beam during delivery, producing a customized photon energy spectrum for each specific situation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».