Multimodal imaging to study the diffusion of a photosensitizer into tumoral tissue
Notice bibliographique
Résumé
Photodynamic therapy (PDT) used for photodiagnostic and cancer treatment is based on interaction between a photosensitizer and light leading to tumoral tissue destruction. To perform the therapy, specific localisation and dose-ranging of photosensitive molecules should be optimised. The aim of this work was to follow the diffusion of a new photosensitizer according to time (30 min to 24 hours) into a tumor after an intratumoral injection. Multiphoton technology (infrared excitation) enables to image specimens in a non invasive mode with high resolution at deep penetration. The spectral imaging mode gives information about localization of fluorescent molecules and strongly depends on their concentration. Lifetime imaging mode gives access to their fluorescence decay which is independent on their concentration but sensible to their physicochemical environment. Second Harmonic Generation localizes the collagen content of specimens. Macrofluorescence imaging (visible excitation) enabled us to visualize the whole tumor and showed a progressive concentration of the photosensitizer in the tumoral tissue. Fluorescence detection methods (Spectral, FLIM, SHG) combined to a macroscopic observation represent major advanced in optical photodiagnostic. Based on these techniques, this work enabled us to determine the delay following injection for which the photosensitizer's concentration in tumoral tissue was optimised.
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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) | 0,002 | 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 ».