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Enregistrement W4313411055 · doi:10.3390/photonics9120993

In Vivo and In Silico Study of Photodynamic Necrosis Volume in Rat Liver

2022· article· en· W4313411055 sur OpenAlexaff
Marlon Rodrigues Garcia, Víctor Sánchez, Thereza Cury Fortunato, Michelle Barreto Requena, Clóvis Grecco, José Dirceu Vollet‐Filho, Layla Pires, Lílian Tan Moriyama, Sebastião Pratavieira

Notice bibliographique

RevuePhotonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPhotodynamic therapyIn vivoNecrosisReactive oxygen speciesLiver tissuePhotosensitizerIn silicoMonte Carlo methodOxygenVolume (thermodynamics)Biomedical engineeringMaterials scienceBiophysicsChemistryPathologyMedicinePhysicsBiologyMathematicsBiochemistryInternal medicinePhotochemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photodynamic therapy is a treatment modality that can be used to treat various types of lesions. To produce cell death, reaching a certain threshold dose of reactive oxygen species (ROS) is required. The estimation of ROS production is of paramount importance to predict the depth of necrosis and to ensure that the volume to be treated receives doses higher than the threshold. In this study, we compared a theoretical model for PDT based on Monte Carlo simulations of light irradiance and rate equations with a rat liver model. At the end of the simulation, necrosis depths and volumes were estimated, as well as the photosensitizer (PS), oxygen, and ROS concentrations at each position of the treated area. From the in vivo study, we obtained the ROS concentration threshold of about 1 mM for Photogem in rat liver. This proposed method can be used for any PS or tissue, including tissues with multiple layers. The proposed method can be used to estimate parameters for any PS or tissue, including layered tissues, as long as their parameters are known. In addition, other protocols can be tested, or compared with the standard ones, providing the bases for analyzing a diverse range of photodynamic treatment scenarios.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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