Monte Carlo calculation of 119Sb microscale absorbed dose using cascaded and averaged Auger electron spectra
Notice bibliographique
Résumé
Radionuclides decaying by electron capture or internal transition produce a large number of Auger electrons in a cascade that follows their radioactive decay. A shortlist of the most potent Auger electron-emitters has appeared in the literature including 103mRh, 103Pd, 111In, 119Sb, 123I, 125I, 165Er, and 197Hg. Among them, 119Sb has been identified as the most potent for targeting micrometastases, yielding several tens of Auger electrons per decay with energies from a few eV up to 30 keV. In this paper, we recalculate Auger, Coster-Kronig, and super Coster-Kronig yields and transition probabilities as subshell-normalized relative transition probabilities and develop a new method to create radionuclide sources in TOPAS Monte Carlo, the code for which has been made publicly available. We then apply our method to encode the Auger electron spectra of 119Sb from MIRD RADTABS and EADL into TOPAS and calculate the absorbed dose to water volumes of radius 10 nm up to 10 μm, finding that the averaged MIRD Auger electron spectrum underestimates the absorbed dose by a factor of 20 to 50 on this scale. We show that this result is not isolated to 119Sb and conclude that either the cascaded MIRD or EADL spectrum should be used for accurate microscale dosimetry. We compare with results obtained using the built-in Geant4 Atomic Relaxation for 119Sb in TOPAS and find an unexpected continuum of low-energy electrons but no excess absorbed dose relative to either MIRD or EADL. We show that 119Sb does not produce more absorbed dose in microscale volumes than 103mRh, 103Pd, 111In, 123I, 125I, 165Er, or 197Hg, warranting future microdosimetry calculations of RBE and DNA damage to understand whether 119Sb is the most potent Auger electron-emitter, as claimed in the literature.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».