Imaging of Specific Activation of Photodynamic Molecular Beacons in Breast Cancer Vertebral Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the second leading cause of cancer-related death in women. Approximately 85% of patients with advanced cases will develop spinal metastases. The vertebral column is the most common site of breast cancer metastases, where overexpression of matrix metalloproteinases (MMPs) promotes the spread of cancer. Current therapies have significant limitations due to the high associated risk of damaging the spinal cord. An attractive alternative is photodynamic therapy providing noninvasive and site-selective treatment. However, current photosensitizers are limited by their nonspecific accumulation. Photodynamic molecular beacons (PP(MMP)B), activated by MMPs, offer another level of PDT selectivity and image-guidance preserving criticial tissues, specifically the spinal cord. Metastatic human breast carcinoma cells, MT-1, were used to model the metastatic behavior of spinal lesions. In vitro and in vivo evidence demonstrates MMP specific activation of PP(MMP)B in MT-1 cells. Using a clinically relevant metastatic model, fluorescent imaging establishes the specific activation of PP(MMP)B by vertebral metastases versus normal tissue (i.e., spinal cord) demonstrating the specificity of these beacons. Here, we validate that the metastasis-selective mechanism of PP(MMP)Bs can specifically image breast cancer vertebral metastases, thereby differentiating tumor and healthy tissue.
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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 ».