Faculty Opinions recommendation of In vivo internal tumor illumination by telomerase-dependent adenoviral GFP for precise surgical navigation.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer surgery requires the complete and precise identification of malignant tissue margins including the smallest disseminated lesions.Internal green fluorescent protein (GFP) fluorescence can intensely illuminate even single cells but requires GFP sequence transcription within the cell.Introducing and selectively activating the GFP gene in malignant tissue in vivo is made possible by the development of OBP-401, a telomerase-dependent, replicationcompetent adenovirus expressing GFP.This potentially powerful adjunct to surgical navigation was demonstrated in 2 nude mouse models that represent difficult surgical challenges-the resection of widely disseminated cancer.HCT-116, a model of intraperitoneal disseminated human colon cancer, was labeled by virus injection into the peritoneal cavity.A549, a model of pleural dissemination of human lung cancer, was labeled by virus administered into the pleural cavity.Only the malignant tissue fluoresced brightly in both models.In the intraperitoneal model of disseminated cancer, fluorescence-guided surgery enabled resection of all tumor nodules labeled with GFP by OBP-401.The data in this report suggest that adenoviral-GFP labeling tumors in patients can enable fluorescence-guided surgical navigation.Adenovirus ͉ green fluorescent protein ͉ metastasis
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,045 |
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 ».