Comparative effects of focused ultrasound and microbubbles on healthy and tumor bearing rat spinal cord
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the differential sensitivity of intramedullary spinal cord tumors (IMSCTs) and healthy tissue to focused ultrasound (FUS) and microbubbles in a rat model of IMSCT. F98 glioma cells were injected into spinal cords of F344 rats. FUS (580 kHz, 10 ms bursts, 1 Hz pulse repetition frequency, 40 s) was delivered to tumor and adjacent healthy tissue at varying pressures (0–1.2 MPa) following intravenous injection of microbubbles (1.00 ± 0.85 µm; 2.4 × 10 7 microbubbles/100 g). Tissues were collected 24 h post-treatment for histological analysis. Healthy tissue exhibited pressure-dependent damage, including significant differences in red blood cell (RBC) extravasation between 0 and 1.2 MPa conditions (0 ± 0 vs 1.73 × 10 5 ± 2.15 × 10 5 , p = 0.015), hemorrhagic pools, and tissue disintegration. Conversely, the presence of histopathological features in tumors, regardless of pressure, and no significant differences in RBC extravasation areas between exposure conditions suggests no treatment-induced damage at the tested exposures. These findings indicate F98 gliomas are less sensitive to FUS and microbubbles than healthy spinal cord, likely due to reduced vascularity ( p < 0.00001 compared to grey matter, p < 0.05 compared to white matter). This finding indicates alternative strategies (e.g. nanodroplets or molecularly-targeted bubbles) must be explored for effectively treating CNS tumors with low vascularity.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».