Characterization of Transgenic NSG-SGM3 Mouse Model of Precision Radiation-Induced Chronic Hyposalivation
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative medicine holds promise to cure radiation-induced salivary hypofunction, a chronic side effect in patients with head and neck cancers, therefore reliable preclinical models for salivary regenerative outcome will promote progress towards therapies. In this study, our objective was to develop a cone beam computed tomography-guided precision ionizing radiation-induced preclinical model of chronic hyposalivation using immunodeficient NSGSGM3 mice. Using a Schirmer's test based sialagogue-stimulated saliva flow kinetic measurement method, we demonstrated significant differences in hyposalivation specific to age, sex, precision-radiation dose over a chronic (6 months) timeline. NSG-SMG3 mice tolerated doses from 2.5 Gy up to 7.5 Gy. Interestingly, 5-7.5 Gy had similar effects on stimulated-saliva flow (∼50% reduction in young female at 6 months after precision irradiation over sham-treated controls), however, >5 Gy led to chronic alopecia. Different groups demonstrated characteristic saliva fluctuations early on, but after 5 months all groups nearly stabilized stimulated-saliva flow with low-inter-mouse variation within each group. Further characterization revealed precision-radiation-induced glandular shrinkage, hypocellularization, gland-specific loss of functional acinar and glandular cells in all major salivary glands replicating features of human salivary hypofunction. This model will aid investigation of human cell-based salivary regenerative therapies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».