MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979722259 · doi:10.1186/s41181-019-0075-2

Auger electrons for cancer therapy – a review

2019· review· en· W2979722259 sur OpenAlexafffund
Anthony Ku, Valerie J. Facca, Zhongli Cai, Raymond M. Reilly

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Radiopharmacy and Chemistry · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésCancer therapyCancerMedicineAugerGerontologyAtomic physicsPhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Auger electrons (AEs) are very low energy electrons that are emitted by radionuclides that decay by electron capture (e.g.111In,67Ga,99mTc,195mPt,125I and123I). This energy is deposited over nanometre-micrometre distances, resulting in high linear energy transfer (LET) that is potent for causing lethal damage in cancer cells. Thus, AE-emitting radiotherapeutic agents have great potential for treatment of cancer. In this review, we describe the radiobiological properties of AEs, their radiation dosimetry, radiolabelling methods, and preclinical and clinical studies that have been performed to investigate AEs for cancer treatment. Results AEs are most lethal to cancer cells when emitted near the cell nucleus and especially when incorporated into DNA (e.g.125I-IUdR). AEs cause DNA damage both directly and indirectly via water radiolysis. AEs can also kill targeted cancer cells by damaging the cell membrane, and kill non-targeted cells through a cross-dose or bystander effect. The radiation dosimetry of AEs considers both organ doses and cellular doses. The Medical Internal Radiation Dose (MIRD) schema may be applied. Radiolabelling methods for complexing AE-emitters to biomolecules (antibodies and peptides) and nanoparticles include radioiodination (125I and123I) or radiometal chelation (111In,67Ga,99mTc). Cancer cells exposedin vitroto AE-emitting radiotherapeutic agents exhibit decreased clonogenic survival correlated at least in part with unrepaired DNA double-strand breaks (DSBs) detected by immunofluorescence for γH2AX, and chromosomal aberrations. Preclinical studies of AE-emitting radiotherapeutic agents have shown strong tumour growth inhibitionin vivoin tumour xenograft mouse models. Minimal normal tissue toxicity was found due to the restricted toxicity of AEs mostly on tumour cells targeted by the radiotherapeutic agents. Clinical studies of AEs for cancer treatment have been limited but some encouraging results were obtained in early studies using111In-DTPA-octreotide and125I-IUdR, in which tumour remissions were achieved in several patients at administered amounts that caused low normal tissue toxicity, as well as promising improvements in the survival of glioblastoma patients with125I-mAb 425, with minimal normal tissue toxicity. Conclusions Proof-of-principle for AE radiotherapy of cancer has been shown preclinically, and clinically in a limited number of studies. The recent introduction of many biologically-targeted therapies for cancer creates new opportunities to design novel AE-emitting agents for cancer treatment. Pierre Auger did not conceive of the application of AEs for targeted cancer treatment, but this is a tremendously exciting future that we and many other scientists in this field envision.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations624
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEJNMMI Radiopharmacy and ChemistryMême sujetRadiation Therapy and DosimetryTravaux en français237 207