Molecular imaging of biologic characteristics and drug uptake : towards personalized medicine using dose painting
Notice bibliographique
Résumé
Background and PurposeNon-small cell lung cancer (NSCLC) tumours are mostly heterogeneous.We hypothesized that areas within the tumour with a high pre-radiation 18 F-deoxyglucose (FDG) uptake, could identify residual metabolic-active areas, ultimately enabling selectiveboosting of tumour sub-volumes. Material and MethodsFifty-five patients with inoperable stage I-III NSCLC treated with chemo-radiation or with radiotherapy alone were included.For each patient one pre-radiotherapy and one post-radiotherapy FDG-PET-CT scans was available.Twenty-two patients showing persistent FDG-uptake in the primary tumour after radiotherapy were analyzed.Overlapfractions (OF) were calculated between standardized uptake value (SUV) thresholdbased auto-delineations on the pre-and post-radiotherapy scan. ResultsPatients with residual metabolic-active areas within the tumour had a significantly worse survival compared to individuals with a complete metabolic response (p=0.002).The residual metabolic-active areas within the tumour largely corresponded (OF>70%) with the 50%SUV high FDG-uptake area of the pre-radiotherapy scan.The hotspot within the residual area (90%SUV) was completely within the GTV (OF=100%), and had a high overlap with the pre-radiotherapy 50%SUV threshold (OF>84%). ConclusionThe location of residual metabolic-active areas within the primary tumour after therapy corresponded with the original high FDG-uptake areas pre-radiotherapy.Therefore, a single pre-treatment FDG-PET-CT scan allows for the identification of residual metabolic-active areas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».