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Enregistrement W4394771064 · doi:10.1088/1361-6560/ad3e5e

How quickly does FLASH need to be delivered? A theoretical study of radiolytic oxygen depletion kinetics in tissues

2024· article· en· W4394771064 sur OpenAlexaff
Edward Taylor, D. Létourneau

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlash (photography)OxygenChemistryRange (aeronautics)Materials scienceOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose . Radiation delivered over ultra-short timescales (‘FLASH’ radiotherapy) leads to a reduction in normal tissue toxicities for a range of tissues in the preclinical setting. Experiments have shown this reduction occurs for total delivery times less than a ‘critical’ time that varies by two orders of magnitude between brain (∼0.3 s) and skin (⪆10 s), and three orders of magnitude across different bowel experiments, from ∼0.01 to ⪆(1–10) s. Understanding the factors responsible for this broad variation may be important for translation of FLASH into the clinic and understanding the mechanisms behind FLASH. Methods. Assuming radiolytic oxygen depletion (ROD) to be the primary driver of FLASH effects, oxygen diffusion, consumption, and ROD were evaluated numerically for simulated tissues with pseudorandom vasculatures for a range of radiation delivery times, capillary densities, and oxygen consumption rates (OCR’s). The resulting time-dependent oxygen partial pressure distribution histograms were used to estimate cell survival in these tissues using the linear quadratic model, modified to incorporate oxygen-enhancement ratio effects. Results . Independent of the capillary density, there was a substantial increase in predicted cell survival when the total delivery time was less than the capillary oxygen tension (mmHg) divided by the OCR (expressed in units of mmHg/s), setting the critical delivery time for FLASH in simulated tissues. Using literature OCR values for different normal tissues, the predicted range of critical delivery times agreed well with experimental values for skin and brain and, modifying our model to allow for fluctuating perfusion, bowel. Conclusions . The broad three-orders-of-magnitude variation in critical irradiation delivery times observed in in vivo preclinical experiments can be accounted for by the ROD hypothesis and differences in the OCR amongst simulated normal tissues. Characterization of these may help guide future experiments and open the door to optimized tissue-specific clinical protocols.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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