DDEL-01. ENHANCING DRUG DELIVERY WITH MRgFUS FOR DIFFUSE INTRINSIC PONTINE GLIOMA MODEL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is a surgically unresectable and devasting tumor in children. To date, there have been no effective chemotherapeutics despite a myriad of clinical trials. The intact blood-brain barrier (BBB) in part is responsible for the limited clinical response to chemotherapy. MRI guided focused ultrasound (MRgFUS) is a promising non-invasive tissue ablative method for CNS tumors. Moreover, MRgFUS allows for the temporary disruption of BBB. Our first objective was to determine the feasibility and safety of temporary BBB disruption within the brainstem using MRgFUS following intravenous (IV) administration of microbubbles in vivo. Our second objective was to select effective chemotherapeutics against DIPG cell lines, and to examine their therapeutic effects with MRgFUS in a mouse model of DIPG which exhibits an intact BBB. The non-invasive opening of the BBB was determined in the brainstem of normal rodents using physiological monitoring and histological analysis. Doxorubicin was selected from a drug screen consisting of conventional chemotherapeutics using SU-DIPG4 and SU-DIPG17 cell lines. We established SU-DIPG17 xenografts which demonstrated diffusely infiltrative tumor growth similar to human DIPG. By LC-MS/MS analysis, MRgFUS led to a 4-fold increase in doxorubicin concentrations within the brainstem tumors following IV administration when compared to IV administration alone, We demonstrated feasibility and safety of MRgFUS in the rodent brainstem and have shown that MRgFUS increases doxorubicin uptake in the brainstem of a rodent model of DIPG. These preclinical data will be helpful in designing clinical trials of BBB disruption using MRgFUS for DIPG in children.
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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 | 0,001 |
| 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 ».