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Enregistrement W2782516324 · doi:10.1038/s41598-017-18635-w

Preclinical longitudinal imaging of tumor microvascular radiobiological response with functional optical coherence tomography

2018· article· en· W2782516324 sur OpenAlexafffund
Valentin Demidov, Azusa Maeda, Mitsuro Sugita, Victoria Madge, Siddharth Sadanand, Costel Flueraru, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensNational Research Council CanadaVale (Canada)Princess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineOptical coherence tomographyIn vivoBiomarkerRadiation therapyPreclinical imagingFunctional imagingPathologyNuclear medicineRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation therapy (RT) is widely used for cancer treatment, alone or in combination with other therapies. Recent RT advances have revived interest in delivering higher dose in fewer fractions, which may invoke both cellular and microvascular damage mechanisms. Microvasculature may thus be a potentially sensitive functional biomarker of RT early response, especially for such emerging RT treatments. However it is difficult to measure directly and non-invasively, and its time course, dose dependencies, and overall importance in tumor control are unclear. We use functional optical coherence tomography for quantitative longitudinal in vivo imaging in preclinical models of human tumor xenografts subjected to 10, 20 and 30 Gy doses, furnishing a detailed assessment of vascular remodeling following RT. Immediate (minutes to tens of minutes) and early (days to weeks) RT responses of microvascular supply, as well as tumor volume and fluorescence intensity, were quantified and demonstrated robust and complex temporal dose-dependent behaviors. The findings were compared to theoretical models proposed in the literature.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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