Assessment of the sensitivity of <sup>2</sup>H MR spectroscopy measurements of [2,3‐<sup>2</sup>H<sub>2</sub>]fumarate metabolism for detecting tumor cell death
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Imaging the metabolism of [2,3‐2H2]fumarate to produce malate can be used to detect tumor cell death post‐treatment. Here, we assess the sensitivity of the technique for detecting cell death by lowering the concentration of injected [2,3‐2H2]fumarate and by varying the extent of tumor cell death through changes in drug concentration. Mice were implanted subcutaneously with human triple negative breast cancer cells (MDA‐MB‐231) and injected with 0.1, 0.3, and 0.5 g/kg [2,3‐2H2]fumarate before and after treatment with a multivalent TRAlL‐R2 agonist (MEDI3039) at 0.1, 0.4, and 0.8 mg/kg. Tumor conversion of [2,3‐2H2]fumarate to [2,3‐2H2]malate was assessed from a series of 13 spatially localized 2H MR spectra acquired over 65 min using a pulse‐acquire sequence with a 2‐ms BIR4 adiabatic excitation pulse. Tumors were then excised and stained for histopathological markers of cell death: cleaved caspase 3 (CC3) and DNA damage (terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP nick end labeling [TUNEL]). The rate of malate production and the malate/fumarate ratio plateaued at tumor fumarate concentrations of 2 mM, which were obtained with injected [2,3‐2H2]fumarate concentrations of 0.3 g/kg and above. Tumor malate concentration and the malate/fumarate ratio increased linearly with the extent of cell death determined histologically. At an injected [2,3‐2H2]fumarate concentration of 0.3 g/kg, 20% CC3 staining corresponded to a malate concentration of 0.62 mM and a malate/fumarate ratio of 0.21. Extrapolation indicated that there would be no detectable malate at 0% CC3 staining. The use of low and nontoxic fumarate concentrations and the production of [2,3‐2H2]malate at concentrations that are within the range that can be detected clinically suggest this technique could translate to the clinic.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».