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Enregistrement W3049606037 · doi:10.1371/journal.pone.0237372

Optimization of microbubble enhancement of hyperthermia for cancer therapy in an in vivo breast tumour model

2020· article· en· W3049606037 sur OpenAlexaff
Deepa Sharma, Holliday Cartar, Niki Law, Anoja Giles, Golnaz Farhat, Michael L. Oelze, Gregory J. Czarnota

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMicrobubblesHyperthermiaUltrasoundIn vivoMedicineBreast cancerHyperthermia therapyHyperthermia TreatmentCancerNuclear medicinePathologyRadiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have demonstrated that exposing human breast tumour xenografts to ultrasound-stimulated microbubbles enhances tumour cell death and vascular disruption resulting from hyperthermia treatment. The aim of this study was to investigate the effect of varying the hyperthermia and ultrasound-stimulated microbubbles treatment parameters in order to optimize treatment bioeffects. Human breast cancer (MDA-MB-231) tumour xenografts in severe combined immunodeficiency (SCID) mice were exposed to varying microbubble concentrations (0%, 0.1%, 1% or 3% v/v) and ultrasound sonication durations (0, 1, 3 or 5 min) at 570 kPa peak negative pressure and central frequency of 500 kHz. Five hours later, tumours were immersed in a 43°C water bath for varying hyperthermia treatment durations (0, 10, 20, 30, 40, 50 or 60 minutes). Results indicated a significant increase in tumour cell death reaching 64 ± 5% with combined treatment compared to 11 ± 3% and 26 ± 5% for untreated and USMB-only treated tumours, respectively. A similar but opposite trend was observed in the vascular density of the tumours receiving the combined treatment. Optimal treatment parameters were found to consist of 40 minutes of heat with low power ultrasound treatment microbubble parameters of 1 minute of sonification and a 1% microbubble concentration.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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