Theranostic 64Cu-DOTHA2-PSMA allows low toxicity radioligand therapy in mice prostate cancer model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We have previously shown that copper-64 ( 64 Cu)-DOTHA 2 -PSMA can be used for positron emission tomography (PET) imaging of prostate cancer. Owing to the long-lasting, high tumoral uptake of 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA, the objective of the current study was to evaluate the therapeutic potential of 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA in vivo . Methods LNCaP tumor-bearing NOD- Rag1 null IL2rg null (NRG) mice were treated with an intraveinous single-dose of 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA at maximal tolerated injected activity, nat Cu-DOTHA 2 -PSMA at equimolar amount (control) or lutetium-177 ( 177 Lu)-PSMA-617 at 120 MBq to assess their impact on survival. Weight, well-being and tumor size were followed until mice reached 62 days post-injection or ethical limits. Toxicity was assessed through weight, red blood cells (RBCs) counts, pathology and dosimetry calculations. Results Survival was longer with 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA than with nat Cu-DOTHA 2 -PSMA ( p < 0.001). Likewise, survival was also longer when compared to 177 Lu-PSMA-617, although it did not reach statistical significance ( p = 0.09). RBCs counts remained within normal range for the 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA group. 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA treated mice showed non-pathological fibrosis and no other signs of radiation injury. Human extrapolation of dosimetry yielded an effective dose of 3.14 × 10 -2 mSv/MBq, with highest organs doses to gastrointestinal tract and liver. Discussion Collectively, our data showed that 64 Cu-DOTHA 2 -PSMA-directed radioligand therapy was effective for the treatment of LNCaP tumor-bearing NRG mice with acceptable toxicity and dosimetry. The main potential challenge is the hepatic and gastrointestinal irradiation.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».