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Enregistrement W4327861811 · doi:10.1101/2023.03.17.23287378

First-in-human prospective trial of sonobiopsy in glioblastoma patients using neuronavigation-guided focused ultrasound

2023· preprint· en· W4327861811 sur OpenAlexaff
Jinyun Yuan, Lu Xu, Chih-Yen Chien, Yaoheng Yang, Yimei Yue, Siaka Fadera, Andrew H. Stark, Katherine E. Schwetye, Arash Nazeri, Rupen Desai, Umeshkumar Athiraman, Aadel A. Chaudhuri, Hong Chen, Eric C. Leuthardt

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésNeuronavigationMedicineMicrobubblesSonicationBiomarkerUltrasoundGlioblastomaBrain tumorClinical trialPathologyProspective cohort studyRadiologyMagnetic resonance imagingCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sonobiopsy is an emerging technology that combines focused ultrasound (FUS) with microbubbles to enrich circulating brain disease-specific biomarkers for noninvasive molecular diagnosis of brain diseases. Here, we report the first-in-human prospective trial of sonobiopsy in glioblastoma patients to evaluate its feasibility and safety in enriching circulating tumor biomarkers. A nimble FUS device integrated with a clinical neuronavigation system was used to perform sonobiopsy following an established clinical workflow for neuronavigation. Analysis of blood samples collected before and after FUS sonication showed enhanced plasma circulating tumor biomarker levels. Histological analysis of surgically resected tumors confirmed the safety of the procedure. Transcriptome analysis of sonicated and unsonicated tumor tissues found that FUS sonication modulated cell physical structure-related genes but evoked minimal inflammatory response. These feasibility and safety data support the continued investigation of sonobiopsy for noninvasive molecular diagnosis of brain diseases.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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