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Enregistrement W4409626424 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5777

Abstract 5777: A guidance platform for nanoparticle mediated photothermal therapy for solid tumors

2025· article· en· W4409626424 sur OpenAlexaffabout
Ivan Košík, Robert Weersink, Margarete K. Akens, Fumi Yokote, Sangeet Ghai, Gang Zheng, Brian C. Wilson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotothermal therapySolid tumorMedicineCancer researchNanoparticleCancerNanotechnologyMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Nanoparticle-mediated Photothermal therapy (PTT) is an option for treating solid tumors with low cost and toxicity. Except for a limited set of cancers, PTT in general has not seen widespread clinical adoption, due in part to lack of effective treatment guidance technology. Recent clinical trials here and elsewhere investigating MRI-guided PTT have highlighted 3 critical requirements, including visualization of (1) tumor nanoparticle uptake, (2) temperature distribution during PTT and (3) treatment effect. These trials also highlighted shortcomings of MRI guidance, including high cost and limited access, complexity, speed and indirect functionality, so there is a need for novel direct, real-time PTT-guidance technology. Methods and Results We have designed and constructed a PTT-guidance platform based on hand-held multispectral photoacoustic (PA) tomography enabled by an in-house built frequency-optimized acoustic sensor array designed specifically to capture volumetric PA signals at depths of up to several cm. This is able to quantitatively image bulk-tissue endogenous and exogeneous contrast, including nanoparticle distribution in tumor (Requirement #1). In addition, this platform provides highly sensitive deep-tissue temperature mapping through the temperature dependence of the tissue Gruneisen parameter, matching or exceeding MRI-based thermometry but with direct, real-time precision in an ergonomic hand-held configuration (Requirement #2). Integration of a custom-built diffuse optical tomography (DOT) module into the PAI platform provides measures of the time-dependent tissue optical properties during PTT, particularly scattering that is known to increase 2 to 3-fold with coagulation above ∼55oC. Thereby, it provides immediate feedback on the size and location of the photocoagulated lesion (Requirement #3). Results of in vivo and pre-clinical validation studies are presented, showing nanoparticle injection and distribution in tissues, PA thermal mapping and DOT-based proof-of-principle monitoring of PTT treatments in patients with localized prostate cancer. Conclusions These studies indicate that we can provide the three needed functionalities for PTT guidance and that, for the first time, this can be done on a spatial scale relevant to clinical translation. This work is supported by the Terry Fox Research Institute and the Canadian Cancer Society. Citation Format: Ivan Kosik, Robert Weersink, Margarete Akens, Fumi Yokote, Sangeet Ghai, Gang Zheng, Brian Wilson. A guidance platform for nanoparticle mediated photothermal therapy for solid tumors [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5777.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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