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Enregistrement W7162067947 · doi:10.82308/10034

Dose enhancement with nanoparticles in radiotherapy using gold-doxorubicin conjugates

2017· dissertation· en· W7162067947 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Vallières

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation doseAnimal modelRadiation therapyRadiation oncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nanoparticules d'or ont récemment démontré des propriétés intéressantes pour l'augmentation de la déposition d'énergie dans les tissus lors d'irradiations par rayons X. La présente étude utilise des nanoparticules d'or conjuguées à de la doxorubicine, un agent chimiothérapeutique. Le projet agit donc simultanément sur deux fronts, soit avec des traitements de chimiothérapie ainsi qu'avec des traitements de radiothérapie rehaussée par nanoparticules. Le but principal est de tester l'efficacité des conjugués d'or-doxorubicine dans un contexte de radiochimiothérapie pour le traitement de mélanomes murins. Une greffe de cellules de mélanome B16-F10 est effectuée de façon sous-cutanée dans le flanc de souris sauvages noires. La cohorte de souris recoit ensuite des injections intratumorales deconjugués, suivi d'une irradiation par rayons X. L'efficacité du traitement est comparée à des groupes de contrôle et le rehaussement de dose est quantifié. Une inhibition de croissance tumorale a été observée pendant au moins six jours post-irradiation, ainsi qu'un rehaussement de l'effet radiobiologique dû à l'utilisation de nanoparticules d'or. Cependant, les conjugués d'or-doxorubicine n'ont pas été aussi toxiques qu'escompté. La calibration dosimétrique d'un irradiateur pour petits animaux a été effectuée selon le protocole TG-61 de l'AAPM. Les incertitudes des doses délivrées aux tumeurs sont évaluées à l'aide d'un modèle Monte Carlo de la source de rayons X avec EGSnrc, un logiciel de de simulation développé par le Conseil national de recherches Canada. Des simulations de la distribution de dose tridimensionnelle dans les tumeurs sont également calculées. Une excellente concordance a été observée entre le modèle de la source et les mesures expérimentales, l'énergie efficace du faisceau retourné parle modèle ayant 3% de différence avec la valeur mesurée et moins de 1% avec celle retournée par SpekCalc, un générateur de spectres semi-empirique. De plus, un écart-type de 60% sur la distribution des volumes tumoraux s'est traduit par une variation de 5% de la dose médiane dans une cohorte de souris, ce qui est relativement bas. L'innovation de ce projet se situe dans l'utilisation d'un conjugué d'or-doxorubicine stable dans un traitement combiné de chimiothérapie et de radiothérapie. Ceci permet de réduire la dose de rayonnement délivrée aux tissus sains, tout en maintenant le même contrôle de la tumeur.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
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Résumé présentoui

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