Targeted Anti-Cancer Provascular Therapy Using Ultrasound-Stimulated Microbubbles
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia is a recognized mechanism of resistance to radiation therapy in various solid tumors. It has recently been shown that ultrasound (US) stimulated microbubbles (MBs) cavitation can increase blood perfusion in muscles, by triggering the signaling of nitric oxide. We hypothesized that Ultrasound Targeted Microbubbles Cavitation (UTMC) can radiosensitize solid tumors by increasing blood perfusion and thus reduce tumor hypoxia. A therapeutic transducer (1 MHz, A303S, Olympus) was used to transmit long US pulses (5000 cycles) to the tissue of interest, during the injection of MBs (Definity, Lantheus) via the tail vein (2-5 μL/min). Different US pressure values were tested, ranging from 125 to 750 kPa. UTMC consisted of 60 therapeutic pulses, given at a pulse interval adjusted to allow microbubble replenishment as guided by US contrast imaging (CPS 7MHz, 15L8 probe, Sequoia, Siemens), typically given in about 15 mins. The increase in perfusion in the muscle and in the tumor was quantified by burst replenishment imaging allowing longitudinal quantification of blood perfusion (A×B). In muscle, the increase in blood perfusion following various UTMC treatments was strong and very rapid. For all pulses tested, perfusion increased from 0.5 ± 0.2 dB/s before treatment to 5.4 ± 1.4 dB/s after treatment and typically lasted for at least 10 after UTMC treatment. In the periphery of tumors, there was a significant difference (*** p3[+++ p3. The difference between small and big tumors was also significant (*** p<; 0.005, T-Test). The increase in perfusion persisted for 10 to 25 minutes post therapy, which may be sufficient for radiotherapy treatment. These results suggest that it is possible to increase tumor blood perfusion by UTMC in solid tumors.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».