MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004127615 · doi:10.1038/s41598-019-57364-0

Quantifying Reoxygenation in Pancreatic Cancer During Stereotactic Body Radiotherapy

2020· article· en· W3004127615 sur OpenAlexaff
Edward Taylor, Jitao Zhou, Patricia Lindsay, Warren D. Foltz, May Cheung, Iram Siddiqui, Ali Hosni, Ahmed El Amir, John Kim, Rićhard P. Hill, David A. Jaffray, David W. Hedley

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)MedicinePancreatic cancerMagnetic resonance imagingOxygenationRadiation therapyNuclear medicinePositron emission tomographyTumor hypoxiaRadiologyAdenocarcinomaCancerInternal medicineOxygenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia, the state of low oxygenation that often arises in solid tumours due to their high metabolism and irregular vasculature, is a major contributor to the resistance of tumours to radiation therapy (RT) and other treatments. Conventional RT extends treatment over several weeks or more, and nominally allows time for oxygen levels to increase ("reoxygenation") as cancer cells are killed by RT, mitigating the impact of hypoxia. Recent advances in RT have led to an increase in the use stereotactic body radiotherapy (SBRT), which delivers high doses in five or fewer fractions. For cancers such as pancreatic adenocarcinoma for which hypoxia varies significantly between patients, SBRT might not be optimal, depending on the extent to which reoxygenation occurs during its short duration. We used fluoro-5-deoxy-α-D-arabinofuranosyl)-2-nitroimidazole positron-emission tomography (FAZA-PET) imaging to quantify hypoxia before and after 5-fraction SBRT delivered to patient-derived pancreatic cancer xenografts orthotopically implanted in mice. An imaging technique using only the pre-treatment FAZA-PET scan and repeat dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) scans throughout treatment was able to predict the change in hypoxia. Our results support the further testing of this technique for imaging of reoxygenation in the clinic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,337
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetMRI in cancer diagnosisTravaux en français237 207