Theranostic: A Primer for Radiologists
Notice bibliographique
Résumé
Theranostic represents a transformative approach in precision medicine, integrating diagnostic imaging with targeted radiopharmaceutical therapy to enhance individualized disease management. Rooted in nuclear medicine, this approach uses molecular targeting agents labelled with diagnostic radioisotopes for imaging and therapeutic radioisotopes for treatment, ensuring a seamless transition from diagnosis to therapy. The field has evolved significantly in the last decade, with prostate-specific membrane antigen (PSMA)-targeted radioligand therapy transforming prostate cancer patient management and somatostatin receptor (SSTR)-targeted agents revolutionizing neuroendocrine tumour (NET) treatment. Considering its interdisciplinary nature, collaboration between nuclear medicine specialists, oncologists, radiologists, and other healthcare professionals is critical to refining clinical applications and improving patient outcomes. As prominent members of the theranostic team, radiologists play a pivotal role, from patient selection and imaging-based eligibility assessment to response evaluation and long-term monitoring. In this regard, advanced imaging modalities facilitate the precise evaluation of disease characteristics, guiding treatment decisions. Hence, as theranostics becomes increasingly integrated into patient management, radiologists face the need to be well-versed in both the technical aspects and clinical implications. In this review, we aimed to provide a primer for radiologists to gain a general insight into the theranostic field and its basic principles.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».