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Enregistrement W3027879015 · doi:10.3390/cancers12051312

Insight into the Development of PET Radiopharmaceuticals for Oncology

2020· review· en· W3027879015 sur OpenAlexaff
Joseph Lau, Étienne Rousseau, Daniel Kwon, Kuo‐Shyan Lin, François Bénard, Xiaoyuan Chen

Notice bibliographique

RevueCancers · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical physicsPositron emission tomographyWorkflowDrug developmentPet imagingPharmacophoreComputer scienceMedicineNuclear medicineBioinformaticsPharmacologyDrugBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the development of positron emission tomography (PET) radiopharmaceuticals closely follows that of traditional drug development, there are several key considerations in the chemical and radiochemical synthesis, preclinical assessment, and clinical translation of PET radiotracers. As such, we outline the fundamentals of radiotracer design, with respect to the selection of an appropriate pharmacophore. These concepts will be reinforced by exemplary cases of PET radiotracer development, both with respect to their preclinical and clinical evaluation. We also provide a guideline for the proper selection of a radionuclide and the appropriate labeling strategy to access a tracer with optimal imaging qualities. Finally, we summarize the methodology of their evaluation in in vitro and animal models and the road to clinical translation. This review is intended to be a primer for newcomers to the field and give insight into the workflow of developing radiopharmaceuticals.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations91
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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