68Ga-FAPI-04 PET/CT in Assessment of Fibroblast Activation in Keloids
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Keloids are benign fibroproliferative disorders characterized by the massive proliferation of fibroblasts. Fibroblast activation plays a key role in the invasive growth of keloids. Therefore, a prospective pilot study was conducted to explore the value of 68 Ga-FAPI-04 PET/CT in the assessment of keloids activity. PATIENTS AND METHODS: Twenty-five patients with keloid were enrolled to conduct 68 Ga-FAPI-04 PET/CT. All patients accepted surgery to remove part of the lesions within 1 week. SUV mean and SUV max were measured for semiquantitative analysis and compared with the Vancouver Scar Scale, Laser Speckle Contrast Imaging, pathology, and immunohistochemical stains. RESULTS: A total of 123 lesions were detected in 25 patients, most of which were distributed in the anterior chest wall. The 68 Ga-FAPI-04 uptake was significantly different at different sites ( P < 0.0001). There was uptake heterogeneity within the keloid lesions, and a significant difference was found between the edge and center of some large lesions. The SUV max of 68 Ga-FAPI-04 showed significantly correlation with the Vancouver Scar Scale ( r = 0.565, P < 0.0001) moderately and the Laser Speckle Contrast Imaging parameters mildly. The SUV max of 68 Ga-FAPI-04 had a moderate correlation with FAPI expression ( r = 0.520, P = 0.022). Moreover, collagen, fibroblast activator protein, and Ki-67 expression were found higher at the edges of keloid tissue than in the center. CONCLUSIONS: 68 Ga-FAPI-04 PET/CT can reflect the distribution characteristics of activated fibroblasts in keloid tissue and may provide a novel method for keloid evaluation for further fibroblast-related therapies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».