Using ultrasound and microbubble to enhance the effects of conventional cancer therapies in clinical settings
Notice bibliographique
Résumé
It has been demonstrated in preclinical research that the administration of microbubbles with ultrasound can augment the proapoptotic sphingolipid pathway and enhance chemotherapy or radiation therapy-induced vascular endothelial disruption resulting in enhanced tumor cell death. Specifically, ultrasound-stimulated microbubbles (USMB) can increase blood vessel permeability facilitating the release of therapeutic substances in the target area. USMB can also serve as a potential radiation enhancing therapy as USMB exposure increases tumor cell death significantly as observed in preclinical models. Clinical studies have found the combination of USMB and these existing cancer therapies to be safe and also to be associated with greater tumor responses. USMB-based treatment can be applicable in a clinical setting using either ultrasound imaging or magnetic resonance imaging (MRI) guidance for precise treatment. In the latter, the ultrasound device is integrated into the MRI system platform for sonication to facilitate microbubble stimulation. In this review, we concisely present findings related to USMB and existing cancer therapies (chemotherapy and radiation therapy) in clinical trial settings. The possible underlying mechanism involved in USMB-enhanced chemotherapy or radiotherapy enhancement is also discussed. Lastly, the study concludes with some limitations and an examination of the future direction of these combined 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».