Development of a protocol for whole-lung in vivo lung perfusion-assisted photodynamic therapy using a porcine model
Notice bibliographique
Résumé
SignificanceStandard treatments for isolated lung metastases remain a clinical challenge. In vivo lung perfusion technique provides flexibility to overcome the limitations of photodynamic therapy (PDT) by replacing the blood with acellular perfusate, allowing greater light penetration.AimUsing Monte Carlo-based simulations, we will evaluate the abilities of a light delivery system to irradiate the lung homogenously. Afterward, we aim to demonstrate the feasibility and safety profile of a whole-lung perfusion-assisted PDT protocol using 5-ALA and Chlorin e6.ApproachA porcine model of a simplified lung perfusion procedure was used. PDT was performed at 630 or 660 nm with 5-ALA or Chlorin e6, respectively. Light fluence rate measurements and computed tomography (CT) scan segmentations were used to create in silico models of light propagation. Physiologic, gross, CT, and histological assessment of lung toxicity was performed 72 h post-PDT.ResultsDose-volume histograms showed homogeneity of light intensity throughout the lung. Predicted and measured fluence rates showed strong reliability. The photodynamic threshold of 5-ALA was 2.10×1017±8.24×1016 hν/cm3, whereas Chlorin e6 showed negligible uptake in lung tissue.ConclusionsWe lay the groundwork for personalized preoperative in silico dosimetry planning to achieve desired treatment volumes within the therapeutic range. Chlorin e6 demonstrated the greatest therapeutic potential, with a minimal uptake in healthy lung tissues.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».