Assessing Tumor Microenvironment Characteristics and Stratifying EPR with a Nanobubble Companion Nanoparticle via Contrast-Enhanced Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The tumor microenvironment is characterized by dysfunctional endothelial cells, resulting in heightened vascular permeability. Many nanoparticle-based drug delivery systems attempt to use this enhanced permeability combined with impaired lymphatic drainage (a concept known as the 'enhanced permeability and retention effect' or EPR effect) as the primary strategy for drug delivery, but this has not proven to be as clinically effective as anticipated. The specific mechanisms behind the inconsistent clinical outcomes of nanotherapeutics have not been clearly articulated, and the field has been hampered by a lack of accessible tools to study EPR-associated phenomena in clinically relevant scenarios. While medical imaging has tremendous potential to contribute to this area, it has not been broadly explored. This work examines, for the first time, the use of multiparametric dynamic contrast-enhanced ultrasound (CEUS) with a novel nanoscale contrast agent to examine tumor microenvironment characteristics noninvasively and in real-time. We demonstrate that CEUS imaging can: (1) evaluate tumor microenvironment features and (2) be used to help predict the distribution of doxorubicin-loaded liposomes in the tumor parenchyma. CEUS using nanobubbles (NBs) was carried out in two tumor types of high (LS174T) and low (U87) vascular permeability, and time-intensity curve (TIC) parameters were evaluated in both models prior to injection of doxorubicin liposomes. Consistently, LS174T tumors showed significantly different TIC parameters, including area under the rising curve (2.7x), time to peak intensity (1.9x) and decorrelation time (DT, 1.9x) compared to U87 tumors. Importantly, the DT parameter successfully predicted tumoral nanoparticle distribution (r = 0.86 ± 0.13). Ultimately, substantial differences in NB-CEUS generated parameters between LS174T and U87 tumors suggest that this method may be useful in determining tumor vascular permeability and could be used as a biomarker for identifying tumor characteristics and predicting sensitivity to nanoparticle-based therapies. These findings could ultimately be applied to predicting treatment efficacy and to evaluating EPR in other diseases with pathologically permeable vasculature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».