Cellular dosimetry of 111In using Monte Carlo N-particle (MCNP) computer code: Comparison with reported analytical methods and predictive value
Notice bibliographique
Résumé
1858 Objectives Our goal was to compare MCNP self- and cross-doses to the nucleus of breast cancer (BC) cells from the Auger electron-emitter 111In to those calculated by reported analytical methods (Goddu et al. and Farragi et al.). We also incorporated different cell geometries and experimental conditions and determined if MCNP could predict clonogenic survival of BC cells exposed in vitro to 111In-DTPA-hEGF. Methods MCNP was used to simulate the transport of all electrons emitted by 111In from locations at cell surface (CS), cytoplasm (CY) or nucleus (N). The doses to N per decay (S values) were calculated for single, closely packed monolayer cells or clusters of cells with various cell and nuclear dimensions. Results For self-doses, MCNP SN→N-values agreed well with those of Goddu et al. [relative difference (RD) of 0.5– 4.0%] and Faraggi et al. (RD -1.1– -2.4%). MCNP S-values of CY and CS to N compared fairly well with the reported values for cells with radii >7 um (RD -7.9 –13.5% for Goddu et al.; -4.9–5.8% for Faraggi et al.). S-values of monolayer cells were significantly different than those of single cell and cell clusters. The predicted cell survival based on calculated S values for monolayer MDA-MB-468, MDA-MB-231 and MCF-7 cells, and cell fractionation data and gamma-ray survival correlated well with experimental data (RD 3.1, -1.0 and 1.7%). Conclusions MCNP is feasible and can reliably assess cellular dosimetry of Auger electron-emitters. S values for monolayer cells predicted the cell survival of BC cells after exposure to 111In-DTPA-hEGF better than S values of Goddu et al. and Faraggi et al. Research Support Canadian Breast Cancer Research Alliance (Grant No. 19374).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».