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Enregistrement W3027278908

Application des Quantum Dots dans la cartographie du ganglion sentinelle axillaire

2007· preprint· fr· W3027278908 sur OpenAlexaff
Emilie Pic, Anne Robé, Thomas Pons, Benoît Dubertret, Lina Bezdetnaya, François Guillemin, Frédéric Marchal

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2007
Typepreprint
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensCentre d'expertise et de recherche en infrastructures urbaines
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMolecular biologyMedicineBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Le diagnostic de métastases ganglionnaires dans le cancer du sein est réalisé par la technique du ganglion sentinelle (GS), consistant à repérer et prélever le premier relais ganglionnaire axillaire potentiellement métastatique. Ce GS est repéré par injection d'un produit radioactif et d'un colorant bleu. Cependant, quelques inconvénients existent : risques allergiques et exposition à la radioactivité. De nouveaux marqueurs furent ainsi proposés, les Quantum Dots (QDs) qui sont des nanocristaux de semi-conducteurs fluorescents. Objectif : Le but de ce travail fut de déterminer la biodistribution des QDs in vivo. Méthode : L'étude de biodistribution fut réalisée sur souris nude avec des QDs commerciaux dotés d'un coating COOH et émettant dans le rouge (λém = 655 nm). Après injection sous-cutanée de 20 picomoles de QDs dans la patte antérieure droite de la souris, les QDs furent détectés in vivo dans le GS axillaire droit (GSAD) à différents temps (5, 15, 30, 60 minutes et 24 heures) par spectrofluorimétrie fibrée. La souris fut ensuite sacrifiée puis le GSAD et les autres organes furent prélevés. Des coupes congelées de ces organes furent réalisées et visualisées par microscopie de fluorescence. Ces mêmes organes furent ensuite digérés chimiquement pour mesurer la fluorescence et ainsi doser les QDs présents. Résultats : Après injection de 20 picomoles de QDs, ceux-ci furent détectés dans le GSAD à tous les temps et par les 3 techniques. Le maximum fut observé à 60 minutes et correspond à 2,4 % de la dose injectée. L'étude n'a pas montré d'accumulation des QDs dans d'autres organes, la circulation sanguine, l'urine et les fécès. Conclusion : L'utilisation de QDs a permis de localiser le GS sélectivement et rapidement. Cependant, l'emploi de QDs sans métaux lourds est nécessaire pour limiter tout risque de toxicité et l'utilisation du proche infra-rouge pour une application clinique.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2007
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Résumé présentoui

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