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Enregistrement W4378640263 · doi:10.1002/mp.16460

Multiscale Monte Carlo simulations of gold nanoparticle dose‐enhanced radiotherapy II. Cellular dose enhancement within macroscopic tumor models

2023· article· en· W4378640263 sur OpenAlexafffund
Martin P. Martinov, Elizabeth M. Fletcher, Rowan M. Thomson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMonte Carlo methodColloidal goldNucleusCytoplasmMaterials sciencePhysicsChemistryBiophysicsNanoparticleNanotechnologyMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Gold NanoParticle (GNP) dose‐enhanced radiation therapy (GNPT) requires consideration of physics across macro‐ to microscopic length scales, however, this presents computational challenges that have limited previous investigations. Purpose To develop and apply multiscale Monte Carlo (MC) simulations to assess variations in nucleus and cytoplasm dose enhancement factors (n,cDEFs) over tumor‐scale volumes. Methods The intrinsic variation of n,cDEFs (due to fluctuations in local gold concentration and cell/nucleus size variation) are estimated via MC modeling of varied cellular GNP uptake and cell/nucleus sizes. Then, the Heterogeneous MultiScale (HetMS) model is implemented in MC simulations by combining detailed models of populations of cells containing GNPs within simplified macroscopic tissue models to evaluate n,cDEFs. Simulations of tumors with spatially uniform gold concentrations (5, 10, or 20 mg Au /g tissue ) and spatially varying gold concentrations eluted from a point are performed to determine n,cDEFs as a function of distance from the source for 10 to 370 keV photons. All simulations are performed for three different intracellular GNP configurations: GNPs distributed on the surface of the nucleus (perinuclear) and GNPs packed into one or four endosome(s). Results Intrinsic variations in n,cDEFs can be substantial, for example, if GNP uptake and cell/nucleus radii are varied by 20%, variations of up to 52% in nDEF and 25% in cDEF are observed compared to the nominal values for uniform cell/nucleus size and GNP concentration. In HetMS models of macroscopic tumors, subunity n,cDEFs (i.e., dose decreases ) can occur for low energies and high gold concentrations due to attenuation of primary photons through the gold‐filled volumes, for example, n,cDEF<1 is observed 3 mm from a 20 keV source for the four endosome configuration. In HetMS simulations of tumors with spatially uniform gold concentrations, n,cDEFs decrease with depth into the tumor as photons are attenuated, with relative differences between GNP models remaining approximately constant with depth in the tumor. Similar initial n,cDEF decreases with radius are seen in the tumors with spatially varying gold concentrations, but the n,cDEFs for all of the GNP configurations converge to a single value for each energy as gold concentration reaches zero. Conclusions The HetMS framework has been implemented for multiscale MC simulations of GNPT to compute n,cDEFs over tumor‐scale volumes, with results demonstrating that cellular doses are highly sensitive to cell/nucleus size, GNP intracellular distribution, gold concentration, and cell position in tumor. This work demonstrates the importance of proper choice of computational model when simulating GNPT scenarios and the need to account for intrinsic variations in n,cDEFs due to variations in cell/nucleus size and gold concentration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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