A new method using Raman spectroscopy for in vivo targeted brain cancer tissue biopsy
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
Modern cancer diagnosis requires histological, molecular, and genomic tumor analyses. Tumor sampling is often achieved using a targeted needle biopsy approach. Targeting errors and cancer heterogeneity causing inaccurate sampling are important limitations of this blind technique leading to non-diagnostic or poor quality samples, and the need for repeated biopsies pose elevated patient risk. An optical technology that can analyze the molecular nature of the tissue prior to harvesting could improve cancer targeting and mitigate patient risk. Here we report on the design, development, and validation of an in situ intraoperative, label-free, cancer detection system based on high wavenumber Raman spectroscopy. This optical detection device was engineered into a commercially available biopsy system allowing tumor analysis prior to tissue harvesting without disrupting workflow. Using a dual validation approach we show that high wavenumber Raman spectroscopy can detect human dense cancer with >60% cancer cells in situ during surgery with a sensitivity and specificity of 80% and 90%, respectively. We also demonstrate for the first time the use of this system in a swine brain biopsy model. These studies set the stage for the clinical translation of this optical molecular imaging method for high yield and safe targeted biopsy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle