MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2507124207 · doi:10.1118/1.4961763

Sci‐Thur PM – Colourful Interactions: Highlights 03: Radiation induced glycogen accumulation in non‐small cell lung cancer xenografts detected using Raman spectroscopy

2016· article· en· W2507124207 sur OpenAlexaff
Samantha J. Harder, Martin Isabelle, Lindsay DeVorkin, Julian Smazynski, Wayne Beckham, Alexandre G. Brolo, Julian J. Lum, Andrew Jirasek

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycogenImmunohistochemistryIn vivoPathologyRaman spectroscopyLung cancerRadiation therapyIrradiationStainingBiologyCancer researchNuclear medicineMedicineInternal medicineBiochemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study presents the novel application of Raman spectroscopy (RS) to identify biochemical signatures of radiation response in human non‐small cell lung cancer (NSCLC) xenografts, irradiated in vivo. Methods: Human NSCLC cells (H460) were subcutaneously injected into the flanks of 12 mice. Tumours were treated with single fraction radiation doses (0, 5 or 15 Gy) and harvested at 3 days post irradiation. A Renishaw inVia Raman microscope coupled to a 785 nm laser was used to collect Raman spectral maps for each tumour. Immunohistochemistry (IHC) staining for CAIX was used to visualize hypoxia, and co‐registration between IHC fluorescence and Raman images was carried out. Results: Principal component analysis revealed radiation induced spectral signatures linked to changes in protein, nucleic acid, lipid and carbohydrates. In particular, a marked increase in glycogen for irradiated tumours was observed. Spatial mapping revealed intra‐tumoural heterogeneity in the distribution of glycogen within the tumour, suggesting tumour response to radiation is not globally uniform. Furthermore, co‐registration of Raman glycogen maps with CAIX IHC staining showed a correlation between glycogen rich and hypoxic regions of the tissue. Conclusions: We identify glycogen as a unique radiation induced response in NSCLC tumour xenografts, which may reflect inherent metabolic changes associated with radiation response in tissue. This study provides unique insight into the biochemical response of tumours, irradiated in vivo, and demonstrates the potential of RS for detecting radiobiological responses in tumours.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical ResearchTravaux en français237 207