Establishing Intratumoral Modulation Therapy as a New Treatment Modality for High Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is the most common and lethal primary brain cancer in adults despite aggressive treatments with surgery and chemo-radiation. Advances in electrotherapeutics offer a foundation for developing new treatment modalities that exploit an innate vulnerability of glioblastoma (GBM). Low intensity, non-ablative electric fields are innocuous to normal neural structure, but incite GBM cell apoptosis by putatively disrupting cytokinesis and transmembrane ion homeostasis. Our collaborative research group is pioneering a new electrotherapeutic technology for GBM called Intratumoral Modulation Therapy (IMT) which uses customized, implanted bioelectrodes to deliver sustained, titratable and focused therapeutic electric fields into tumor-affected brain regions. My work has confirmed and expanded the group’s previous in vitro evidence of IMT efficacy against GBM and diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) and has demonstrated potent anti-neoplastic, pro-apoptotic effects of IMT in vitro without significant impact on non-cancerous post-mitotic neurons. The co-application of IMT also potentiates the benefits of chemotherapy and gene therapy. We have created a robust in vivo IMT model using allograft GBM cells in Fischer rats to test the efficacy of IMT in vivo. The GBM animal studies to date have demonstrated proof-of-concept efficacy of IMT against GBM using rudimentary, single-contact bioelectrodes. However, single-contact electrodes cannot adequately accommodate the entire tumor or GBM resection bed where recurrence is otherwise inevitable. In order to translate this technology to clinical use, new special purpose bioelectrodes must be designed and tested to optimize and contour IMT coverage. This thesis yielded key insight into the bioelectrode configuration and treatment settings for effective and safe IMT delivery in GBM and DIPG. Advances in this technology will facilitate clinical translation of IMT as a critically needed therapy for these devastating brain cancers.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».