Visualization of Brain Tumors with Infrared-Labeled Aptamers for Fluorescence-Guided Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Gliomas remain challenging brain tumors to treat due to their infiltrative nature. Accurately identifying tumor boundaries during surgery is crucial for successful resection. This study introduces an innovative intraoperative visualization method utilizing surgical fluorescence microscopy to precisely locate tumor cell dissemination. Here, the focus is on the development of a novel contrasting agent (IR-Glint) for intraoperative visualization of human glial tumors comprising infrared-labeled Glint aptamers. The specificity of IR-Glint is assessed using flow cytometry and microscopy on primary cell cultures. In vivo effectiveness is studied on mouse and rabbit models, employing orthotopic xenotransplantation of human brain gliomas with various imaging techniques, including PET/CT, in vivo fluorescence visualization, confocal laser scanning, and surgical microscopy. The experiments validate the potential of IR-Glint for the intraoperative visualization of gliomas using infrared imaging. IR-Glint penetrates the blood-brain barrier and can be used for both intravenous and surface applications, allowing clear visualization of the tumor. The surface application directly to the brain reduces the dosage required and mitigates potential toxic effects on the patient. The research shows the potential of infrared dye-labeled aptamers for accurately visualizing glial tumors during brain surgery. This novel aptamer-assisted fluorescence-guided surgery (AptaFGS) may pave the way for future advancements in the field of neurosurgery.
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 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) | 0,001 | 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 ».