Dose enhancement with nanoparticles in radiotherapy using gold-doxorubicin conjugates
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".