Photodynamic therapy dosimetry: current status and the emerging challenge of immune stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Addressing the challenges of accurate dosimetry in photodynamic therapy has motivated some of the earliest work in tissue optics, which then enabled the broader development of biomedical optics. Inadequate use of dosimetry-informed treatments may contribute to heterogeneity in tumor response and variable clinical outcomes that need to be addressed. Aim: This perspective paper seeks to understand the current status of photodynamic therapy (PDT) dosimetry in preclinical and clinical applications and identify opportunities for improvement. We also identify the "elephant in the room" of photodynamic immune stimulation that presents additional dosimetry challenges and opportunities. Approach: ) research, PDT dosimetry is often necessary, occasionally used, sometimes effective, and rarely sufficient. The rapid emergence of research on PDT immune stimulation poses existential challenges for PDT dosimetry as practiced to date, which is based on purely biophysical considerations, and possible approaches are suggested that incorporate immunological factors. Results: Different clinical situations require different PDT dosimetry approaches, depending on medical complexity and technical dosimetry requirements. Conclusions: This article is not a comprehensive review, but rather intended to recognize past advances and current limitations, and to stimulate discussion of future directions in PDT dosimetry. Inadequate dosimetry may be a potential impediment to PDT adoption and may have contributed to the failure of some previous and ongoing clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».