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Enregistrement W4416139905 · doi:10.1093/neuonc/noaf201.1650

SURG-98. Clinical outcomes, operational metrics, and translational insights derived from trials of MR-guided, transcranial, microbubble-enhanced focused ultrasound for brain tumors: a 2010-2025 evidence analysis

2025· article· en· W4416139905 sur OpenAlexaff
Ahmad Ozair, Manmeet S. Ahluwalia, Graeme F. Woodworth

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialProfiling (computer programming)Focused ultrasoundTranslational researchLeverage (statistics)Sonodynamic therapyBrain diseaseBiomarker discovery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Multi-factorial, complex challenges exist in developing actionable diagnostics and effective therapies for brain malignancies. Approaches that leverage biological underpinnings are increasingly recognized as necessary. Several consensus efforts and professional guidelines have recommended that future neuro-oncology efforts to develop disease management strategies should: (i) integrate longitudinal molecular profiling of tumor, and (ii) recognize/target upfront blood-brain-barrier (BBB)-related hindrance(s) to drug distribution and efficacy. Given both factors remaining to be well-resolved, breakthrough paradigms are needed. Microbubble-enhanced transcranial focused ultrasound (MR-guided MB-FUS) is an emerging, directed-energy approach, unlocking new neuro-oncology paradigms for optimized diagnosis and treatment. METHODS A comprehensive search (last update: 04/2025) for all completed and ongoing trials of MR-guided MB-FUS for brain tumors was conducted across published and grey literature. Trial-related operational metrics and clinical outcomes were extracted and synthesized, and translational readiness of MB-FUS applications was graded. Results were summarized through descriptive statistics. RESULTS A total of 19 trials of MR-guided MB-FUS for brain tumors were identified: 6 complete (across 2010-2025) and 13 ongoing/in-follow-up, with ongoing/planned involvement of over 20 North American institutions. The trials pertained to multi-modal applications of MRgFUS, including immunomodulation, radiosensitization, sonodynamic therapy, and BBB opening. All completed MRgFUS trials so far had investigated BBB opening as primary application (NCT02343991/BBB001, NCT03322813/BT004, NCT03714243/BT006, BT008NA: NCT03616860/BT008C plus NCT03551249/BT008, NCT04998864/BT008E, and NCT03712293/BT008K), demonstrating safety and clinical feasibility of BBBO for enhanced CNS delivery and efficacy of systemic therapies across a range of drug sizes, as well as sono-liquid biomarker profiling (SLB). Amongst ongoing trials, N=12/13 pertained to primary brain tumors, while the only ongoing trial for brain metastases was on combining immune checkpoint inhibitors with MRgFUS (NCT05317858/BT012). N=5/13 ongoing trials were evaluating sono-dynamic therapy. CONCLUSIONS Integrating MB-FUS into standard-of-care could potentially target the major gaps in effective management of brain malignancies. Efforts to advance MB-FUS will be aided by ongoing device evolution, support from professional societies, and multi-institutional collaboration through dedicated research consortia (like ReFOCUSED).

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,014
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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