MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2503420312 · doi:10.3934/bioeng.2016.3.352

Gold nanoparticle DNA damage in radiotherapy: A Monte Carlo study

2016· article· en· W2503420312 sur OpenAlexaff
Chun He, James C. L. Chow

Notice bibliographique

RevueAIMS bioengineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodPhotonIrradiationDNAColloidal goldMaterials sciencePhoton energyAbsorbed doseMoleculeDNA damageElectronMolecular physicsNanoparticleRadiationChemistryAtomic physicsPhysicsNanotechnologyOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the DNA damage due to the dose enhancement of using gold nanoparticles (GNPs) as a radiation sensitizer in radiotherapy. Nanodosimetry of a photon irradiated GNP was performed with Monte Carlo simulations using Geant4-DNA (ver. 10.2) in the nanometer scale. In the simulation model, GNP spheres (with diameters of 30, 50, and 100 nm) and a DNA model were placed in a water cube (1 µm3). The GNPs were irradiated by photon beams with varying energies (50, 100, and 150 keV), which produced secondary electrons, enhancing the dose to the DNA. To investigate the dose enhancement effect at the DNA level, energy deposition to the DNA with and without the GNP were determined in simulations for calculation of the dose enhancement ratio (DER). The distance between the GNP and the DNA molecule was varied to determine its effect on the DER. Monte Carlo results were collected for three variables; GNP size, distances between the GNP and DNA molecule, and the photon beam energy. The DER was found to increase with the size of GNP and decrease with the distance between the GNP and DNA molecule. The largest DER was found to be 3.7 when a GNP (100 nm diameter) was irradiated by a 150 keV photon beam set at 30 nm from the DNA molecule. We conclude that there is significant dependency of the DER on GNP size, distance to the DNA and photon energy and have simulated those relationships.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIMS bioengineeringMême sujetRadiation Therapy and DosimetryTravaux en français237 207