Fast and sensitive dynamic oxygen‐enhanced MRI with a cycling gas challenge and independent component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose There is a critical need for non‐invasive imaging biomarkers of tumor oxygenation to assist in patient stratification and development of hypoxia targeting therapies. Using a cycling gas challenge and independent component analysis (ICA), we sought to improve the sensitivity and speed of existing oxygen enhanced MRI (OE‐MRI) techniques to detect changes in oxygenation with dynamically acquired T1W signal intensity images (dOE‐MRI). Methods Mice were implanted with SCCVII, HCT‐116, BT‐474, or SKOV3 tumors in the dorsal subcutaneous region and imaged at 7T. T1W images were acquired during a respiratory challenge with alternating 2‐minute periods of air and 100% oxygen for three cycles. Data were analyzed with ICA and oxygenation maps were generated and compared to corresponding histology sections stained for hypoxia (pimonidazole) and blood vessels (CD31). Results Cycling air‐oxygen‐air gas challenges were well tolerated and ICA permitted extraction of the oxygen‐enhancing component in all imaged tumors from four different models. Comparison with synthetic response functions showed that dOE‐MRI does not require any a‐priori knowledge of the physiological response. The fraction of O2‐negative dOE‐MRI voxels that correlate inversely with the ICA gas‐cycling component correspond well with the histological hypoxic fraction in SCCVII tumors (r = 0.91, p = 0.0016) but did not correlate in HCT‐116 tumors (r = 0.13, p = 0.81). Conclusions Using ICA and adding a cycling gas challenge extends the sensitivity of OE‐MRI and allows the oxygenation status of tumors to be assessed in as little as six minutes. These findings support further development of OE‐MRI as a biomarker of tumor oxygenation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».