Évaluation de traceurs peptidiques radiomarqués pour la détection du cancer du sein et de la prostate par imagerie TEP
Bibliographic record
Abstract
Les cancers du sein chez les femmes et de la prostate chez les hommes sont les cancers les plus répandus au Canada. Un diagnostic précoce et un suivi de la thérapie bien adapté au type de cancer représentent des facteurs importants pour le traitement de ces maladies. La tomographie d'émission par positrons (TEP) permet de visualiser la distribution spatiale et temporelle de molécules radiomarquées. Le développement de nouveaux traceurs spécifiques à certains récepteurs surexprimés dans différents types de cancer permettrait d'améliorer le diagnostic à l'aide de l'imagerie TEP. La bombésine se lie à 3 types de récepteurs humains, dont le récepteur à relâche de gastrine (GRPR). Il est surexprimé dans 65% des cas de carcinomes canalaires in situ et 63% des tumeurs prostatiques. Le GRPR pourrait également être utilisé comme marqueur du caractère malin dans ces cas de cancer. Notre hypothèse est que les ligands radiomarqués ciblant le GRPR permettraient un meilleur diagnostic à partir de l'imagerie TEP et contribuerait au développement d'une médecine personnalisée. Le premier objectif de cette étude vise à évaluer les effets du radiométal utilisé pour marquer les molécules sur les propriétés physicochimiques des traceurs ciblant les GRPR. Un peptide modèle, le NOTA-PEG-BBN(6-14), a été marqué au [indice supérieur 64] Cu et au [indice supérieur 68] Ga. Ces études ont démontré que l'isotope utilisé pour le marquage influence l'affinité du peptide pour le GRPR et conséquemment son accumulation spécifique. Le deuxième objectif consiste à évaluer et comparer différents monomères et homodimères dérivés de la bombésine afin d'étudier le rôle de la valence du ligand sur la captation et la rétention tumorale ainsi que d'évaluer l'effet de la longueur de l'espaceur entre les deux ligands des homodimères de la bombésine sur la captation/rétention tumorale. Ainsi, le NOTA-PEGBBN(6-14) et deux homodimères ont été comparés in vitro et in vivo. Les composés homodimériques présentent une accumulation non-spécifique accrue au niveau des poumons, de la rate, du foie et des reins. De plus, le NOTA-dimère 2 possédant un plus long espaceur présente une accumulation spécifique augmentée au niveau du pancréas, un organe riche en GRPR, et une rétention supérieure au niveau des cellules tumorales prostatiques PC3 tant in vitro qu' in vivo chez les souris Balb/c nues xénogreffées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".