Effect of Magnetic Resonance Image Guided Focused Ultrasound Generated Hyperthermia in Combination with Thermosensitive and Non-Thermosensitive Doxorubicin on Tumor Growth and the Immune Microenvironment of Rhabdomyosarcoma in an Immunocompetent Murine Model
Notice bibliographique
Résumé
Rhabdomyosarcoma (RMS) is a common pediatric tumor. Treatment involves surgery, chemotherapy, and/or radiation, but response in the aggressive form of the disease remains poor. Novel treatments are needed. In cases of relapsed RMS, chemotherapies include doxorubicin which is cardiotoxic. An alternate form of doxorubicin is encapsulated in a thermosensitive liposome (TLD). Magnetic resonance image guided focused ultrasound (MRIgFUS) is an emerging therapy that combines MRI with ultrasound-generated hyperthermia (HT) and has uses including drug release and/or immune stimulation. We optimized MRIgFUS with TLD for RMS in an immunocompetent mouse model and profiled the tumor immune microenvironment. Longer HT duration increased tumor accumulation of TLD. Furthermore, TLD + HT treated mice survived significantly longer than other treatment groups. The immune profile showed presence of B-cells, T-lymphocytes, and macrophages in treated and untreated specimens. Therefore, knowledge from this preclinical project will serve as the basis for translation into pediatric oncology clinical trials.
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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 ».