Kinetic modelling of dissolution dynamic nuclear polarisation <sup>13</sup>C magnetic resonance spectroscopy data for analysis of pyruvate delivery and fate in tumours
Notice bibliographique
Résumé
Dissolution dynamic nuclear polarisation (dDNP) of 13 C‐labelled pyruvate in magnetic resonance spectroscopy/imaging (MRS/MRSI) has the potential for monitoring tumour progression and treatment response. Pyruvate delivery, its metabolism to lactate and efflux were investigated in rat P22 sarcomas following simultaneous intravenous administration of hyperpolarised 13 C‐labelled pyruvate ( 13 C 1 ‐pyruvate) and urea ( 13 C‐urea), a nonmetabolised marker. A general mathematical model of pyruvate‐lactate exchange, incorporating an arterial input function (AIF), enabled the losses of pyruvate and lactate from tumour to be estimated, in addition to the clearance rate of pyruvate signal from blood into tumour, K ip , and the forward and reverse fractional rate constants for pyruvate‐lactate signal exchange, k pl and k lp . An analogous model was developed for urea, enabling estimation of urea tumour losses and the blood clearance parameter, K iu . A spectral fitting procedure to blood time‐course data proved superior to assuming a gamma‐variate form for the AIFs. Mean arterial blood pressure marginally correlated with clearance rates. K iu equalled K ip , indicating equivalent permeability of the tumour vasculature to urea and pyruvate. Fractional loss rate constants due to effluxes of pyruvate, lactate and urea from tumour tissue into blood ( k po , k lo and k uo , respectively) indicated that T 1 s and the average flip angle, θ , obtained from arterial blood were poor surrogates for these parameters in tumour tissue. A precursor‐product model, using the tumour pyruvate signal time‐course as the input for the corresponding lactate signal time‐course, was modified to account for the observed delay between them. The corresponding fractional rate constant, k avail , most likely reflected heterogeneous tumour microcirculation. Loss parameters, estimated from this model with different TRs, provided a lower limit on the estimates of tumour T 1 for lactate and urea. The results do not support use of hyperpolarised urea for providing information on the tumour microcirculation over and above what can be obtained from pyruvate alone. The results also highlight the need for rigorous processes controlling signal quantitation, if absolute estimations of biological parameters are required.
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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 | 0,001 |
| 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 ».