F-085INDOCYANINE GREEN FLUORESCENCE FOR LOCALIZATION OF HUMAN LUNG CANCER: A PRELIMINARY ANIMAL STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Recent advance in CT technology has enabled detection of small pulmonary nodules. Minimally invasive thoracic surgery is becoming the standard of care for surgical resection of such tumours. However, localization of small lung tumour is a challenge. The purpose of this study was to determine the optimal interval between indocyanine green (ICG) administration and the detection of ICG fluorescence at the tumour site, and clarify the feasibility of ICG fluorescence to localize pulmonary nodules. Methods: Subcutaneous xenograft model study: Nude mice and human non-small-cell lung cancer cell lines (A549, H460, and MGH-7) were used for this study (n = 3/cell line). 2 mg/kg of ICG was administered intravenously and fluorescence images were obtained using in-vivo fluorescence imager. The tumour to background ratio (TBR) was calculated. Orthotopic lung cancer model study: Detection of i.v. administered ICG fluorescence in lung cancer was examined in human orthotopic lung cancer xenograft model. Eleven mice and H460 cells were used for this study. Based on the results of the previous study, potential optimal intervals were determined, followed by ICG fluorescence imaging of lung cancer. Results: The peak of TBRs was at 24-72 h after ICG administration regardless cancer cell types. The subcutaneous tumour to normal lung ratio in A549 mice was much higher compared to those in H460 and MGH-7 mice (P < 0.001). 9h, 48 h and 120 h were selected as the potential optimal intervals. The lung cancer to normal lung ratio was much higher at 48 h after ICG administration compared to those at 9 h and 120 h after ICG injection (P < 0.0001). Conclusions: ICG fluorescence exhibited the peak TBR at 48 h after systemic administration. Further study using the high sensitivity fluorescence endoscope may enable detection of ICG fluorescence in lung cancer. It may be one of the fundamental basies for proceeding to clinical trials. Disclosure: No significant relationships.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».