Monitoring Early Changes in Tumor Metabolism in Response to Therapy Using Hyperpolarized 13C MRSI in a Preclinical Model of Glioma
Notice bibliographique
Résumé
This study shows the use of hyperpolarized 13C magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) to assess therapeutic efficacy in a preclinical tumor model. 13C-labeled pyruvate was used to monitor early changes in tumor metabolism based on the Warburg effect. High-grade malignant tumors exhibit increased glycolytic activity and lactate production to promote proliferation. A rodent glioma model was used to explore altered lactate production after therapy as an early imaging biomarker for therapeutic response. Rodents were surgically implanted with C6 glioma cells and separated into 4 groups, namely, no therapy, radiotherapy, chemotherapy and combined therapy. Animals were imaged serially at 6 different time points with magnetic resonance imaging at 3 T using hyperpolarized [1-13C]pyruvate MRSI and conventional 1H imaging. Using hyperpolarized [1-13C]pyruvate MRSI, alterations in tumor metabolism were detected as changes in the conversion of lactate to pyruvate (measured as Lac/Pyr ratio) and compared with the conventional method of detecting therapeutic response using the Response Evaluation Criteria in Solid Tumors. Moreover, each therapy group expressed different characteristic changes in tumor metabolism. The group that received no therapy showed a gradual increase of Lac/Pyr ratio within the tumor. The radiotherapy group showed large variations in tumor Lac/Pyr ratio. The chemo- and combined-therapy groups showed a statistically significant reduction in tumor Lac/Pyr ratio; however, only combined therapy was capable of suppressing tumor growth, which resulted in low endpoint mortality rate. Hyperpolarized 13C MRSI detected a prompt reduction in Lac/Pyr ratio as early as 2 days post combined chemo- and radiotherapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».