Hyperpolarized 13C MRI: Path to Clinical Translation in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
This white paper discusses prospects for advancing hyperpolarization technology to better understand cancer metabolism, identify current obstacles to HP (hyperpolarized) 13 C magnetic resonance imaging’s (MRI’s) widespread clinical use, and provide recommendations for overcoming them. Since the publication of the first NIH white paper on hyperpolarized 13 C MRI in 2011, preclinical studies involving [1- 13 C]pyruvate as well a number of other 13 C labeled metabolic substrates have demonstrated this technology's capacity to provide unique metabolic information. A dose-ranging study of HP [1- 13 C]pyruvate in patients with prostate cancer established safety and feasibility of this technique. Additional studies are ongoing in prostate, brain, breast, liver, cervical, and ovarian cancer. Technology for generating and delivering hyperpolarized agents has evolved, and new MR data acquisition sequences and improved MRI hardware have been developed. It will be important to continue investigation and development of existing and new probes in animal models. Improved polarization technology, efficient radiofrequency coils, and reliable pulse sequences are all important objectives to enable exploration of the technology in healthy control subjects and patient populations. It will be critical to determine how HP 13 C MRI might fill existing needs in current clinical research and practice, and complement existing metabolic imaging modalities. Financial sponsorship and integration of academia, industry, and government efforts will be important factors in translating the technology for clinical research in oncology. This white paper is intended to provide recommendations with this goal in mind.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».