Diffusing alpha‐emitters radiation therapy: In vivo measurements of effective diffusion and clearance rates across multiple tumor types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diffusing alpha‐emitters radiation therapy (“Alpha‐DaRT”) is a new modality that uses alpha particles to treat solid tumors. Alpha‐DaRT employs interstitial sources loaded with low activities of , designed to release a chain of short‐lived alpha‐emitters, which diffuse over a few millimeters around each source. Alpha‐DaRT dosimetry is described, to first order, by a framework called the “diffusion–leakage” (DL) model. Purpose The aim of this work is to estimate the tumor‐specific parameters of the DL model from in vivo studies on multiple histological cancer types. Methods Autoradiography studies with phosphor imaging were conducted on 113 tumors in mice from 10 cancer cell lines. An observable, referred to as the “effective diffusion length” , was extracted from images of histological slices obtained using phosphor screens. The tumor and Alpha‐DaRT source activities were measured after excision with a gamma counter to estimate the probability of clearance from the tumor by the blood, . Results The measured values of are in the range of 0.2–0.7 mm across different tumor types and sizes. is between 10 and 90% for all measured tumors, and it generally decreases in magnitude and spread for larger tumors. Conclusions The measured values of and and associated dose calculations indicate that hexagonal Alpha‐DaRT source lattices of 4‐mm spacing with ‐scale activities can lead to effective coverage of the tumor volume with therapeutic dose levels, with considerable margin to compensate for local variations in diffusion and leakage.
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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 | 0,000 |
| 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 ».