Microbubble-assisted MRI-guided focused ultrasound for hyperthermia at reduced power levels
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ultrasound contrast agent microbubbles were combined with magnetic resonance imaging (MRI)-guided focused ultrasound (MRgFUS) as a means to achieve mild hyperthermia at reduced power levels. METHODS: MRgFUS hyperthermia (42°C for 20 min) was evaluated in rabbit thigh muscle or Vx2 tumors using infusions of microbubbles (Definity, 20 µL/kg) or saline (sham) administered over 5 min. The impact of treatments on drug uptake was assessed with liposomal doxorubicin (Caelyx, 2.5 mg/kg). Applied power levels before and after the injection of microbubbles or saline were compared, and drug uptake was evaluated with fluorometry of tissues harvested 24 hr post-treatment. RESULTS: MRgFUS hyperthermia in muscle and tumors resulted in accurate temperature control (mean =42.0°C, root mean square error (RMSE) = 0.3°C). The power dropped significantly following the injection of microbubbles in muscle and tumors compared to exposures without microbubbles (-21.9% ± 12.5% vs -5.9% ± 7.8%, p = .009 in muscle; -33.8% ± 9.9% vs -3.0% ± 7.2%, p < .001 in tumors). Cavitation monitoring indicated emission of subharmonic, ultraharmonic, and elevated levels of fourth to sixth harmonic frequencies following microbubble injection. The drug delivery was elevated significantly in muscle with the use of microbubble-assisted relative to conventional heating (0.5 ± 0.5 ng/mg vs 0.20 ± 0.04 ng/mg, p = .05), whereas in tumors similar levels were found (11 ± 3 ng/mg vs 16 ± 4 ng/mg, p = .13). CONCLUSIONS: The finding that microbubbles reduce the applied power requirements for hyperthermia has considerable clinical implications. The elevated levels of drug found in muscle but not tumor tissue suggest a complex interplay between the heating effects of microbubbles with those of enhanced permeabilization and possible vascular damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».