MRI monitoring of monocytes to detect immune stimulating treatment response in brain tumor
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glioblastoma (GBM) is an aggressive brain cancer with a poor prognosis. The use of immune therapies to treat GBM has become a promising avenue of research. It was shown that amphotericin B (Amp B) can stimulate the innate immune system and suppress the growth of brain tumor initiating cells (BTICs). However, it is not feasible to use histopathology to determine immune activation in patients. We developed an MRI technique that can rapidly detect a therapeutic response in animals treated with drugs that stimulate innate immunity. Ultra-small iron oxide nanoparticles (USPIOs) are MRI contrast agents that have been widely used for cell tracking. We hypothesized that the increased monocyte infiltration into brain tumors due to Amp B can be detected using USPIO-MRI, providing an indicator of early drug response. Methods: We implanted human BTICs into severe combined immunodeficient mice and allowed the tumor to establish before treating the animals with either Amp B or vehicle and then imaged them using MRI with USPIO (ferumoxytol) contrast. Results: After 7 days of treatment, there was a significantly decreased T2* in the tumor of Amp B but not vehicle animals, suggesting that USPIO is carried into the tumor by monocytes. We validated our MRI results with histopathology and confirmed that Amp B-treated animals had significantly higher levels of macrophage/microglia that were colocalized with iron staining in their brain tumor compared with vehicle mice. Conclusion: USPIO-MRI is a promising method of rapidly assessing the efficacy of anticancer drugs that stimulate innate immunity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».