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Enregistrement W4226074640 · doi:10.2196/35346

The Cole Relaxation Frequency as a Parameter to Identify Cancer in Lung Tissue: Preliminary Animal and Ex Vivo Patient Studies

2022· article· en· W4226074640 sur OpenAlexvenueno aff
Les Bogdanowicz, Onur Fidaner, Donato Ceres, Alexander Grycuk, Martina Guidetti, David S. Demos

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEx vivoMedicineLung cancerLungPathologyHistopathologyIn vivoCancerBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung cancer is the world's leading cause of cancer deaths, and diagnosis remains challenging. Lung cancer starts as small nodules; early and accurate diagnosis allows timely surgical resection of malignant nodules while avoiding unnecessary surgery in patients with benign nodules. OBJECTIVE: The Cole relaxation frequency (CRF) is a derived electrical bioimpedance signature, which may be utilized to distinguish cancerous tissues from normal tissues. METHODS: Human testing ex vivo was conducted with NoduleScan in freshly resected lung tissue from 30 volunteer patients undergoing resection for nonsmall cell lung cancer. The CRF of the tumor and the distant normal lung tissue relative to the tumor were compared to histopathology specimens to establish a potential algorithm for point-of-care diagnosis. For animal testing in vivo, 20 mice were implanted with xenograft human lung cancer tumor cells injected subcutaneously into the right flank of each mouse. Spectral impedance measurements were taken on the tumors on live animals transcutaneously and on the tumors after euthanasia. These CRF measurements were compared to healthy mouse lung tissue. For porcine lung testing ex vivo, porcine lungs were received with the trachea. After removal of the vocal box, a ventilator was attached to pressurize the lung and simulate breathing. At different locations of the lobes, the lung's surface was cut to produce a pocket that could accommodate tumors obtained from in vivo animal testing. The tumors were placed in the subsurface of the lung, and the electrode was placed on top of the lung surface directly over the tumor but with lung tissue between the tumor and the electrode. Spectral impedance measurements were taken when the lungs were in the deflated state, inflated state, and also during the inflation-deflation process to simulate breathing. RESULTS: Among 60 specimens evaluated in 30 patients, NoduleScan allowed ready discrimination in patients with clear separation of CRF in tumor and distant normal tissue with a high degree of sensitivity (97%) and specificity (87%). In the 25 xenograft small animal model specimens measured, the CRF aligns with the separation observed in the human in vivo measurements. The CRF was successfully measured of tumors implanted into ex vivo porcine lungs, and CRF measurements aligned with previous tests for pressurized and unpressurized lungs. CONCLUSIONS: As previously shown in breast tissue, CRF in the range of 1kHz-10MHz was able to distinguish nonsmall cell lung cancer versus normal tissue. Further, as evidenced by in vivo small animal studies, perfused tumors have the same CRF signature as shown in breast tissue and human ex vivo testing. Inflation and deflation of the lung have no effect on the CRF signature. With additional development, CRF derived from spectral impedance measurements may permit point-of-care diagnosis guiding surgical resection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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