Characterization of an Orthotopic Rat Model of Glioblastoma Using Multiparametric Magnetic Resonance Imaging and Bioluminescence Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is the most common primary brain tumor, with most patients dying within 15–18 months of diagnosis despite aggressive therapy. Preclinical GBM models are valuable for exploring GBM progression and for evaluating new therapeutics or imaging approaches. The rat C6 glioma model shares similarities with human GBM, and application of noninvasive imaging enables better study of disease progression. Here, multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) and bioluminescence imaging (BLI) were applied to characterize longitudinal development of orthotopic luciferase-expressing C6 tumors. Across all rats (n = 11), a large variability was seen for BLI signal, a relative measure of C6 cell viability, but in most individuals, BLI signal peaked at day 11 and decreased thereafter. T2 and contrast-enhanced T1 tumor volumes significantly increased over time (P < .05), and volume measures did not correlate with BLI signal. After day 11, tumor regions of noncontrast enhancement appeared in postcontrast T1-weighted magnetic resonance imaging, and had significantly higher apparent diffusion coefficient values compared with contrast-enhanced regions (P < .05). This suggests formation of ill-perfused, necrotic regions beyond day 11, which were apparent at end-point–matched tissue sections. Our study represents the first combined use of BLI and mpMRI to characterize the progression of disease in the orthotopic C6 rat model, and it highlights the variability in tumor growth, the complementary information from BLI and mpMRI, and the value of multimodality imaging to better characterize tumor development. Future application of these imaging tools will be useful for evaluation of treatment response, and should be pertinent for other preclinical models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».