Molecular immuno‐imaging improves tumor detection in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Detection and accurate delineation of tumor is important for the management of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) but is challenging with current imaging techniques. In this study, we evaluated whether molecular immuno-imaging targeting myeloperoxidase (MPO) activity, an oxidative enzyme secreted by many myeloid innate immune cells, would be superior in detecting tumor extent compared to conventional contrast agent (DTPA-Gd) in a carcinogen-induced immunocompetent HNSCC murine model and corroborated in human surgical specimens. In C57BL/6 mice given 4-nitroquinoline-N-oxide (4-NQO), there was increased MPO activity in the head and neck region as detected by luminol bioluminescence compared to that of the control group. On magnetic resonance imaging, the mean enhancing volume detected by the MPO-targeting agent (MPO-Gd) was higher than that by the conventional agent DTPA-Gd. The tumor volume detected by MPO-Gd strongly correlated with tumor size on histology, and higher MPO-Gd signal corresponded to larger tumor size found by imaging and histology. On the contrary, the tumor volume detected by DTPA-Gd did not correlate as well with tumor size on histology. Importantly, MPO-Gd imaging detected areas not visualized with DTPA-Gd imaging that were confirmed histopathologically to represent early tumor. In human specimens, MPO was similarly associated with tumors, especially at the tumor margins. Thus, molecular immuno-imaging targeting MPO not only detects oxidative immune response in HNSCC, but can better detect and delineate tumor extent than nonselective imaging agents. Thus, our findings revealed that MPO imaging could improve tumor resection as well as be a useful imaging biomarker for tumor progression, and potentially improve clinical management of HNSCC once translated.
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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 ».