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  • Predicción de la respuesta espacio-temporal del glioblastoma recurrente tratado con nanoliposomas marcados con renio-186

    • Predicción de la respuesta espacio-temporal del glioblastoma recurrente tratado con nanoliposomas marcados con renio-186

    Título Predicción de la respuesta espacio-temporal del glioblastoma recurrente tratado con nanoliposomas marcados con renio-186
    Autores Chase Christenson, Chengyue Wu, David A. Hormuth II, Shiliang Huang, Ande Bao, Andrew Brenner, Thomas E. Yankeelov
    Revista Multifísica cerebral
    Fecha 10/29/2023
    DOI 10.1016/j.brain.2023.100084
    Introducción La aplicación de la terapia con nanoliposomas marcados con renio-186 (RNL) ofrece un avance prometedor en el tratamiento del glioblastoma recurrente al facilitar la administración de radiación dirigida. Para mejorar la eficacia de la administración de RNL, desarrollamos un marco predictivo utilizando modelos matemáticos guiados por imágenes y adaptados a pacientes individuales. Para ello, se calibraron modelos de reacción-difusión con datos de imagen de diez pacientes para predecir la dinámica tumoral. Utilizando datos de IRM y SPECT, evaluamos la carga tumoral y la actividad local de la RNL. Nuestro modelo seleccionado alcanzó una alta correlación con los datos medidos, demostrando su poder predictivo utilizando tanto análisis específicos para cada paciente como análisis "leave-one-out". Estos resultados subrayan el potencial de los modelos computacionales en la predicción de la respuesta del glioblastoma a la terapia con radionucleidos y destacan la importancia de los estudios de imagen centrados en las respuestas inmunes y vasculares locales a la radiación de alta dosis.
    Cita Chase Christenson, Chengyue Wu y David A. Hormuth et al. Predicción de la respuesta espaciotemporal del glioblastoma recurrente tratado con nanoliposomas marcados con renio-186. Brain Multiphysics. 2023. Vol. 5. DOI: 10.1016/j.brain.2023.100084
    Materiales Nanocompuestos
    Industria Productos sanitarios
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