Use of imaging-based dosimetry for personalising radiopharmaceutical therapy of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Theranostics – i.e., the combination of molecular imaging and radiopharmaceutical therapy of cancer targeting a common biological feature – is a rapidly expanding field owing the recent successes of novel radiopharmaceutical therapies, such as 177Lu-based prostate-specific membrane antigen radioligand therapy of prostate cancer and peptide receptor radionuclide therapy of neuroendocrine tumours. Despite the ongoing technical developments in imaging-based dosimetry, the existence of tumour absorbed dose-efficacy and organ absorbed dose-toxicity relationships, as well as the high interpatient variability in absorbed doses per unit activity, radiopharmaceutical therapies are still mostly administered in a fixed-activity, one-size-fits-all fashion. This is at odds with the principles of radiation oncology, where the absorbed doses to tissues are prescribed and their delivery is carefully planned and controlled for each individual patient to maximise the clinical benefits. There is a growing body of clinical evidence that dosimetry-based radiopharmaceutical therapy allows to safely optimise tumour irradiation, which translates into improved clinical outcomes. In this narrative review, we will present the reported prospective clinical experience to date on the use of imaging-based dosimetry to personalise radiopharmaceutical 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».