Tumor Elastography and Its Association with Collagen and the Tumor Microenvironment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The tumor microenvironment presents with altered extracellular matrix (ECM) and stroma composition, which may affect treatment efficacy and contribute to tissue stiffness. Ultrasound (US) elastography can visualize and quantify tissue stiffness noninvasively. However, the contributions of ECM and stromal components to stiffness are poorly understood. We therefore set out to quantify ECM and stroma density and their relation to tumor stiffness. Experimental Design: A modified clinical ultrasound system was used to measure tumor stiffness and perfusion during tumor growth in preclinical tumor models. In vivo measurements were compared with collagen mass spectroscopy and automatic analysis of matrix and stromal markers derived from immunofluorescence images. Results: US elastography estimates of tumor stiffness were positively correlated with tumor volume in collagen and myofibroblast-rich tumors, while no correlations were found for tumors with low collagen and myofibroblast content. US elastography measurements were strongly correlated with ex vivo mechanical testing and mass spectroscopy–based measurements of total collagen and immature collagen crosslinks. Registration of ultrasound and confocal microscopy data showed strong correlations between blood vessel density and T-cell density in syngeneic tumors, while no correlations were found for genetic tumor models. In contrast to collagen density, which was positively correlated with stiffness, no significant correlations were observed for hyaluronic acid density. Finally, localized delivery of collagenase led to a significant reduction in tumor stiffness without changes in perfusion 24 hours after treatment. Conclusions: US elastography can be used as a potential biomarker to assess changes in the tumor microenvironment, particularly changes affecting the ECM. Clin Cancer Res; 24(18); 4455–67. ©2018 AACR.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle