Ultrasound-stimulated microbubble radiation enhancement of tumors: Single-dose and fractionated treatment evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The use of ultrasound-stimulated microbubble therapy has successfully been used to target tumor vasculature and enhance the effects of radiation therapy in tumor xenografts in mice. Here, we further investigate this treatment using larger, more clinically relevant tumor models. New Zealand white rabbits bearing prostate tumor (PC3) xenografts received a single treatment of either ultrasound-stimulated microbubbles (USMB), ionizing radiation (XRT; 8Gy), or a combination of both treatments (USMB+XRT). Treatment outcome was evaluated 24 hours after treatment using histopathology, immunolabeling, 3D Doppler ultrasound and photoacoustic imaging. A second cohort of rabbits received multiple treatments over a period of three weeks, where USMB treatments were delivered twice weekly with daily XRT treatments to deliver a fractionated 2Gy dose five days per week. A significant decrease in vascular function, observed through immunolabeling of vascular endothelial cells, was observed in tumors receiving the combined treatment (USMB+XRT) compared to control and single treatment groups. This was associated with an increase in cell death as observed through in situ end labeling (ISEL), a decrease in vascular index measured by Power Doppler imaging, and a decrease in oxygen saturation. In rabbits undergoing the long-term fractionated combined treatment, a significant growth delay was observed after 1 week and a significant reduction in tumor size was observed after 3 weeks with combined therapy. Results demonstrated an enhancement of radiation effect and superior anti-tumor effect of the combination of USMB+XRT compared to the single treatments alone. Tumor growth was maximally inhibited with fractionated radiotherapy combined with the ultrasound-stimulated microbubble-based therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».