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Enregistrement W4412464470 · doi:10.1002/mp.18006

Radiotherapeutic efficacy of gold nanoparticles for high dose‐rate brachytherapy compared to conventional radiotherapy: An in vitro study

2025· article· en· W4412464470 sur OpenAlexafffund
Daniel Cecchi, Nolan Jackson, Mehran Goharian, Wayne Beckham, Devika B. Chithrani

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersCanadian Institutes of Health ResearchNanoMedicines Innovation Network
Mots-clésBrachytherapyRadiation therapyIrradiationMaterials scienceNuclear medicineImaging phantomLinear particle acceleratorHeLaColloidal goldDosimetryBiomedical engineeringRadiochemistryNanoparticleMedicineIn vitroChemistryOpticsBeam (structure)NanotechnologyRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Radiation therapy is a pivotal part of the treatment plan for many cancer patients. Effective dose escalation in the tumour is required to achieve optimal curative results but is hindered by normal tissue toxicity. Gold nanoparticles (GNPs) as radiosensitizers to improve the radiation cross-section of malignant tissue is one avenue currently being explored to improve therapeutic results. It is hypothesized that at lower incident photon energies, dose enhancement from GNPs should be significantly greater compared to high-energy irradiations due to a greater photoelectric cross-section. PURPOSE: To assess GNP radiosensitization in vitro during low-energy, high-dose-rate brachytherapy (HDR-BT) irradiations and compare to the measured radiosensitization from a 6MV photon beam from a clinical linear accelerator (LINAC). METHODS: A novel Solid Water Phantom was developed for uniform irradiations from a common HDR-BT source (192-Ir) and verified using EBT-4 radiochromic film. HeLa (cervical) and PC3 (prostate) monolayer cell cultures were used to represent common HDR-BT treatment sites. The cells were dosed at 10 µg/mL concentration with functionalized 12 nm spherical GNPs. GNP uptake in the cellular membrane was quantified using live-cell imaging and a trace element analysis technique. Cell cultures with or without GNPs were irradiated from the 192-Ir source or clinical 6 MV photon beam from a LINAC to a 200 cGy dose prescription. Cellular viability was measured using a clonogenic assay and DNA double-strand break (DSB) assay. RESULTS: GNPs/cell for HeLa and PC3 cell cultures, respectively. The incorporation of GNPs induced 183% (p < 0.001) and 364% (p = 0.01) greater DNA DSBs with HDR-BT irradiations compared to LINAC irradiations for HeLa and PC3 cells, respectively, after the 200 cGy prescription. GNPs reduced the survival fraction of HeLa and PC3 cells after 2 weeks post-irradiation by 4.6% (p < 0.05) and 8.5% (p < 0.05), respectively, with HDR irradiations compared to LINAC irradiations. CONCLUSIONS: Our results suggest GNP incorporation into HDR-BT is a viable and effective treatment strategy. As our dosing concentration in this study induced no measurable cellular toxicity, this strategy has the potential to be implemented in clinical scenarios. Ultimately, we believe that incorporating GNPs into radiotherapy workflows can increase radiotherapeutic efficacy, improving the quality of life for cancer patients.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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