Longitudinal Measurements of Intra- and Extracellular pH Gradient in a Rat Model of Glioma
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the first longitudinal measurement of the intracellular/extracellular pH gradient in a rat glioma model using noninvasive magnetic resonance imaging. The acid–base balance in the brain is tightly controlled by endogenous buffers. Tumors often express a positive pH gradient (pHi – pHe) compared with normal tissue that expresses a negative gradient. Alkaline pHi in tumor cells increases activity of several enzymes that drive cellular proliferation. In contrast, acidic pHe is established because of increased lactic acid production and subsequent active transport of protons out of the cell. pHi was mapped using chemical exchange saturation transfer, whereas regional pHe was determined using hyperpolarized 13C bicarbonate magnetic resonance spectroscopic imaging. pHi and pHe were measured at days 8, 12, and 15 postimplantation of C6 glioma cells into rat brains. Measurements were made in tumors and compared to brain tissue without tumor. Overall, average pH gradient in the tumor changed from −0.02 ± 0.12 to 0.10 ± 0.21 and then 0.19 ± 0.16. Conversely, the pH gradient of contralateral brain tissue changed from −0.45 ± 0.16 to −0.25 ± 0.21 and then −0.34 ± 0.25 (average pH ± 1 SD) Spatial heterogeneity of tumor pH gradient was apparent at later time points and may be useful to predict local areas of treatment resistance. Overall, the intracellular/extracellular pH gradients in this rat glioma model were noninvasively measured to a precision of ∼0.1 pH units at 3 time points. Because most therapeutic agents are weak acids or bases, a priori knowledge of the pH gradient may help guide choice of therapeutic agent for precision medicine.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».