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Enregistrement W7009805696

The Evolving Landscape of Radioisotopes in Modern Medicine

2023· other· en· W7009805696 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesTRIUMF
Mots-clésModalitiesRadionuclide therapyCyclotronBroad spectrumModern medicinePersonalized medicineIdentification (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction After decades of development, an increasing repertoire of radioisotopes are experiencing rapid growth in demand, both for diagnostic molecular imaging (MI), but also targeted radionuclide therapy (TRT) – two modalities with great potential for the identification and treatment of difficult-to-treat diseases, including micro-metastatic cancers, antibiotic-resistant bacterial infections and viral infections. Clinical MI agents (specifically PET and SPECT radiotracers) were dominated for years by a small group of short-lived, main-group positron-, and metallic single-photon emitting radioisotopes. However, recent advances in technologies in and around solid targets and metal isotope production are now enabling cyclotron centres to produce and distribute many emerging and important radionuclides for clinical use. On the TRT front, recent clinical results demonstrating the efficacy of beta- and alpha-emitting radiopharmaceuticals toward advanced, metastatic disease have triggered a global pursuit for new drugs. Couple this with increasing supply of promising alpha-, beta- and Auger-emitting radionuclides, personalized diagnostic, therapeutic and theranostic medicine is closer to reality now than ever before. Researchers at facilities such as TRIUMF are playing an active and important role in developing and translating new technologies that are paving the way for the discovery and translation of radioisotopes and radiopharmaceuticals that will ultimately enable the paradigm of personalized molecular medicine. Description of the Work or Project Many of the ~1400 medical cyclotrons around the world today operate between 16 and 24 MeV [1], an ideal range for producing, among others, isotopes including 99mTc [2,3], 68Ga [4], 64Cu and 89Zr [5]. Efforts at TRIUMF have led to the development of a solid target transfer and irradiation system, and solid target processing chemistry which has demonstrated a high-yield, automated method for producing GBq-TBq quantities of these isotopes using up to 500 μA of ~13-22 MeV protons. Fully automated dissolution/separation processes along with regulatory filings now allow for cyclotron-produced materials to substitute for other sources used in the clinic today. On the therapeutic isotope front TRIUMF is scaling-up processes to produce 225Ac via the high-energy proton irradiation of 232Th, with the aim of implementing a scalable and routine production operation capable of supporting multiple clinical trials [6]. Targets containing 0.5 mm thick, 11 g thorium foils were irradiated to12,500 μAh with ~450 MeV protons using TRIUMF’s 500 MeV Isotope Production Facility (IPF), producing GBq quantities of 225Ac, 225Ra, 228Th, 212Pb, among a number of other alpha-emitting isotopes of interest [7]. A discussion will include recent experiences with target chemistry automation, product quality control, and Th-spallation waste handling and disposal. Conclusions This presentation will provide a summary update on the development and implementation of several newer technologies toward direct cyclotron-production of various emerging radionuclides across a fleet of 13 to 520 MeV cyclotrons located at TRIUMF and its partner institutions. References [1] Accelerator Knowledge Portal https://nucleus.iaea.org/sites/accelerators/Pages/Cyclotron.aspx [2] Beaver, J.E., Hupf, H.B. (1971). J Nucl Med. 12(11), 739–41. PMID 5113635 [3] Bénard, F. et al. (2014). J.Nucl.Med. 55(6), 1017-22. https://doi.org/10.2967/jnumed.113.133413 [4] Thisgaard, H. et al. (2021). EJNMMI Radiopharmacy and Chemistry. 6:1. https://doi.org/10.1186/s41181-020-00114-9 [5] Oehlke, E. et al. (2015). Nucl. Med. Biol. 42, 842-49. http://dx.doi.org/10.1016/j.nucmedbio.2015.06.005 [6] Robertson, A.K.H. et al. (2020). Inorg. Chem. 59(17), pp. 12156-165. https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.0c01081 [7] Robertson A.K.H., Kunz, P., Hoehr, C., Schaffer, P. (2020). Physics Review C, 102, 044613. https://journals.aps.org/prc/abstract/10.1103/PhysRevC.102.044613

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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