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Enregistrement W3178973508 · doi:10.3390/nano11071751

Gold Nanoparticle DNA Damage by Photon Beam in a Magnetic Field: A Monte Carlo Study

2021· article· en· W3178973508 sur OpenAlexafffund
Mehwish Jabeen, James C. L. Chow

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMonte Carlo methodColloidal goldPhotonMagnetic fieldMaterials scienceNanoparticleMagnetic nanoparticlesBeam (structure)Molecular physicsField (mathematics)Nuclear magnetic resonanceAtomic physicsPhysicsOpticsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ever since the emergence of magnetic resonance (MR)-guided radiotherapy, it is important to investigate the impact of the magnetic field on the dose enhancement in deoxyribonucleic acid (DNA), when gold nanoparticles are used as radiosensitizers during radiotherapy. Gold nanoparticle-enhanced radiotherapy is known to enhance the dose deposition in the DNA, resulting in a double-strand break. In this study, the effects of the magnetic field on the dose enhancement factor (DER) for varying gold nanoparticle sizes, photon beam energies and magnetic field strengths and orientations were investigated using Geant4-DNA Monte Carlo simulations. Using a Monte Carlo model including a single gold nanoparticle with a photon beam source and DNA molecule on the left and right, it is demonstrated that as the gold nanoparticle size increased, the DER increased. However, as the photon beam energy decreased, an increase in the DER was detected. When a magnetic field was added to the simulation model, the DER was found to increase by 2.5-5% as different field strengths (0-2 T) and orientations (x-, y- and z-axis) were used for a 100 nm gold nanoparticle using a 50 keV photon beam. The DNA damage reflected by the DER increased slightly with the presence of the magnetic field. However, variations in the magnetic field strength and orientation did not change the DER significantly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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