MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2945359516 · doi:10.1016/s0167-8140(19)30475-x

OC-0055 Zebrafish model to study the use of nanoparticles as a radiosensitizer in low Z target beams

2019· article· en· W2945359516 sur OpenAlexaff
Mina Ha, Olivia Piccolo, Nicole Melong, John R. Lincoln, David Parsons, Alexandre Detappe, Olivier Tillement, Ross Berbeco, Jason N. Berman, James L. Robar

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiosensitizerZebrafishMedicineChemistryInternal medicineRadiation therapyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several clinical studies have shown the possibilities to give a higher dose to certain hypothetically more radioresistant tumour sub-volumes, typically with high accumulation of FDG or a hypoxia tracer.We have tested the therapeutic efficacy of dose-painting (DP) strategies, i.e. targeted dose escalation and dose redistribution, in a rat syngeneic rhabdomyosarcoma model based on FDG uptake [1].Our data indicate that, while dose escalation to high FDG uptake sub-volume was not superior to the same dose increase in low FDG uptake areas, dose redistribution was even detrimental, consistent with the hypothesis that tumor response is dependent on the minimum intratumoral dose.Interestingly, in the same tumour model dose escalation to the hypoxic sub-volume, as determined by the highest uptake of HX4 hypoxia tracer, resulted in worse tumour response than the same dose increment to the non-hypoxic sub-volume [2].This data suggests that dose to the tumour bulk should be sufficient to inactivate non-hypoxic cells.It might be difficult to achieve clinically sufficient dose escalation to eradicate tumour cells in hypoxic tumor subvolume.Therefore, we moved beyond the traditional DP approaches combining hypoxia-targeted drugs with inverse dose-painting of hypoxic sub-volume and thus offering, in our view, more efficient utilization of radiation, i.e. radiation boost to non-hypoxic tumour areas with simultaneous inactivation of hypoxic tumour cells by a HAP.Indeed, our results support targeted dose escalation to non-hypoxic sub-volume with no/low activity of HAPs.This strategy applies on average a lower radiation dose and is as effective as uniform dose escalation to the entire tumour.Routine implementation particularly of hypoxia PET imaging in the clinic is problematic because it is expensive, labor intensive, not attractive for the patient, or even not accessible.Therefore, partial non-targeted tumour irradiation with high dose in combination with immunotherapy might be a new alternative approach to dose-painting, which is currently being tested in our laboratory.It is expected that partial tumour irradiation enables delivery of high doses to tumor sub-volumes reducing normal tissue injury, causes less total damage to intratumoral vasculature permitting immune cells infiltration and provides stronger induction of immunogenic cell death releasing antigens and stimulants to immune system, while immunotherapy boosts antitumour immune response with systemic therapeutic potential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueRadiotherapy and OncologyMême sujetRadiation Therapy and DosimetryTravaux en français237 207