Prediction of the Acute or Late Radiation Toxicity Effects in Radiotherapy Patients Using Ex Vivo Induced Biodosimetric Markers: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A search for effective methods for the assessment of patients’ individual response to radiation is one of the important tasks of clinical radiobiology. This review summarizes available data on the use of ex vivo cytogenetic markers, typically used for biodosimetry, for the prediction of individual clinical radiosensitivity (normal tissue toxicity, NTT) in cells of cancer patients undergoing therapeutic irradiation. In approximately 50% of the relevant reports, selected for the analysis in peer-reviewed international journals, the average ex vivo induced yield of these biodosimetric markers was higher in patients with severe reactions than in patients with a lower grade of NTT. Also, a significant correlation was sometimes found between the biodosimetric marker yield and the severity of acute or late NTT reactions at an individual level, but this observation was not unequivocally proven. A similar controversy of published results was found regarding the attempts to apply G2- and γH2AX foci assays for NTT prediction. A correlation between ex vivo cytogenetic biomarker yields and NTT occurred most frequently when chromosome aberrations (not micronuclei) were measured in lymphocytes (not fibroblasts) irradiated to relatively high doses (4–6 Gy, not 2 Gy) in patients with various grades of late (not early) radiotherapy (RT) morbidity. The limitations of existing approaches are discussed, and recommendations on the improvement of the ex vivo cytogenetic testing for NTT prediction are provided. However, the efficiency of these methods still needs to be validated in properly organized clinical trials involving large and verified patient cohorts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle