Mapeamento da heterogeneidade tecidual em tumores sólidos usando PET

Jun 03, 2023

Nature Biomedical Engineering (2023) Citar este artigo

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A demultiplexação de dados de PET-MRI de tumores sólidos usando aprendizado de máquina permite a caracterização espacial da heterogeneidade do tecido intratumoral em camundongos e humanos. Mapas previstos de subtipos de tecido dentro do tumor podem ajudar na realização de biópsias guiadas por imagem e fornecer informações valiosas que ligam o resultado das terapias contra o câncer à heterogeneidade fenotípica.

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Li, Z., Seehawer, M. & Polyak, K. Desvendando a teia da heterogeneidade intratumoral. Nat. Cell Biol. 24, 1192–1201 (2022). Um artigo de revisão sobre ITH e sua relevância em oncologia.

Artigo CAS PubMed Google Scholar

Mannheim, JG et ai. Sistemas híbridos PET/MRI. Semin. Nucl. Med. 48, 332–347 (2018). Um artigo de revisão resumindo os avanços em híbrido PET-MRI.

Artigo PubMed Google Scholar

Heinzmann, K., Carter, LM, Lewis, JS & Aboagye, EO Imagens multiplexadas para diagnóstico e terapia. Nat. Biomed. Eng. 1, 697-713 (2017). Um artigo de revisão destacando o potencial da imagem multiplexada para diagnóstico de câncer e monitoramento de terapia.

Artigo PubMed Google Scholar

Siegemund, M. et al. Atividade antitumoral superior de proteínas de fusão TRAIL de cadeia única direcionadas dimerizadas sob retenção de seletividade tumoral. Morte Celular Dis. 3, e295 (2012). Este artigo relata a terapia Db-scTRAIL, que usamos em nossos experimentos.

Artigo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Disselhorst, JA et al. Vinculando imagens a ômicas utilizando extração de tecido guiada por imagem. Proc. Natl Acad. ciência EUA 115, E2980–E2987 (2018). Este trabalho realiza amostragem de tecido guiada por imagem para vincular dados de imagem com dados ômicos.

Artigo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Referências de download

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Este é um resumo de: Katiyar, P. et al. Quantificação da heterogeneidade intratumoral em camundongos e pacientes por meio de modelos de aprendizado de máquina treinados em dados de PET-MRI. Nat. Biomed. Eng. https://doi.org/10.1038/s41551-023-01047-9 (2023).

Reimpressões e permissões

Mapeamento da heterogeneidade tecidual em tumores sólidos usando PET-MRI e aprendizado de máquina. Nat. Biomed. Eng (2023). https://doi.org/10.1038/s41551-023-01046-w

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Publicado: 05 de junho de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-023-01046-w

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