Imaging Cutaneous Head and Neck Cancer with Panitumumab‐IRDye
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if intraoperative, real‐time fluorescence imaging hardware (SPY System, Novadaq, Toronto, Canada) and lab‐based fluorescence optical imaging of histological sections (Odyssey scanner, LiCor) are capable of detecting micrometastatic cutaneous squamous cell carcinoma (SCC) in preclinical models. Method An NIR fluorescent probe (IRDye800) was covalently linked to a monoclonal antibody targeting EGFR (panitumumab) or non‐specific IgG and injected into mice bearing flank xenografts derived from a cutaneous SCC cell line (SCC‐13). The primary tumor and regional lymph nodes were imaged and dissected using fluorescence guidance with the SPY system and verified with a charge‐coupled NIR system (Pearl). An NIR charged‐coupled device (Odyssey) was used to measure fluorescence intensity of cut sections of tumor and were confirmed with immunohistochemical staining (cytokeratin, CD147). Results Tumors were clearly delineated from normal tissue with tumor‐to‐background ratios of 4.5 (Pearl) and 3.4 (SPY). Disease detection was significantly improved with panitumumab‐IRDye compared to IgG‐IRDye800 (P <. 05). Tissue biopsies positive for fluorescence were confirmed for pathologic disease by histology and immunohistochemistry (n = 10/10); while biopsies of non‐fluorescent tissue were proven to be negative for malignancy (n = 12/12). The SPY system was able to detect regional lymph node metastasis (<1.0 mm) and microscopic areas of disease as small as 200 micrometers in diameter. Additionally, the Odyssey successfully detected residual microscopic disease in both frozen and paraffin‐embedded histologic specimens. Conclusion These data suggest that panitumumab‐IRDye800 may have clinical utility in detection and removal of cutaneous SCC using existing optical imaging hardware. This technique may prove useful in the detection of microscopic disease grossly and in histological sections.
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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) | 0,002 | 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 ».