Focused Ultrasound in Brain Tumors: Mechanisms, Imaging Guidance, and Emerging Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Focused ultrasound (FUS) is an emerging therapeutic and diagnostic technology in neuro-oncology, offering new strategies for molecular diagnosis, drug delivery, and tumor ablation across a range of brain tumors, including glioblastoma (GBM), brain metastases, and diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG). The prognosis for aggressive brain tumors remains poor, despite advances in surgery, radiation, and chemotherapy. A considerable challenge is the limited ability to deliver therapeutics across the blood-brain barrier (BBB), particularly to infiltrative or non-enhancing tumor regions. FUS introduces an incisionless approach to the molecular subtyping of brain tumors, enhancing therapeutic delivery, and offers novel therapeutic approaches such as sonodynamic therapy (SDT). This review summarizes the FUS mechanisms and highlights the critical role of imaging modalities confirming target engagement, assessing bioeffects and outcomes, and ensuring safety. We also explore future directions, including the integration of liquid biopsy, artificial intelligence, and outpatient-ready FUS platforms, which will position FUS as a promising adjunct to standard neuro-oncologic care. ABBREVIATIONS: GBM = glioblastoma; FUS = focused ultrasound; HIFU = high-intensity focused ultrasound; LIFU = low-intensity focused ultrasound; MRgFUS = magnetic resonance guided focused ultrasound; BBBO = blood brain barrier opening; SDT = sonodynamic therapy; 5-ALA = 5-aminolevulinic acid
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».