Noninvasive Visualization of Tumoral Fibrin Deposition Using a Peptidic Fibrin-Binding Single Photon Emission Computed Tomography Tracer
Notice bibliographique
Résumé
Fibrin deposition plays an important role in the formation of mature tumor stroma and provides a facilitating scaffold for tumor angiogenesis. This study investigates the potential of the (111)In-labeled fibrin-binding peptide EPep for SPECT imaging of intratumoral fibrin deposition. (111)In-EPep and negative control (111)In-NCEPep were synthesized and characterized in vitro. In vivo SPECT images and ex vivo biodistribution profiles and autoradiographs were obtained in a fibrin-rich BT-20 breast cancer mouse model. Furthermore, biodistribution profiles were obtained in the fibrin-poor MDA-MD-231 model. In vitro, (111)In-EPep displayed significantly more binding than (111)In-NCEPep toward human and mouse derived fibrin. SPECT/CT images displayed a marked SPECT signal in the tumor area for BT-20 tumor bearing mice injected with EPep but not for mice injected with NCEPep. Biodistribution profiles of BT-20 tumor bearing mice 3 h post-tracer injection showed significantly higher tumor uptake for EPep with respect to NCEPep (0.39 ± 0.14 and 0.11 ± 0.03% ID g(-1), respectively), whereas uptake in other organs was similar for EPep and NCEPep. Autoradiography of BT-20 tumor sections displayed a high signal for EPep which colocalized with intratumoral fibrin deposits. Histological evaluation of MDA-MB-231 tumor sections displayed no significant tumor stroma and only minute fibrin deposits. Biodistribution profiles in MDA-MB-231 tumor bearing mice 3 h post-injection showed EPep tumor uptake (0.14 ± 0.04% ID g(-1)) which was significantly lower with respect to EPep BT-20 tumor uptake, indicating fibrin-specificity of EPep tumoral uptake. In conclusion, this work demonstrates the potential of EPep SPECT imaging for visualization of tumoral fibrin deposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».