Measurement of mouse head and neck tumors by automated analysis of CBCT images.
Measurement of mouse head and neck tumors by automated analysis of CBCT images.
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DOI：
10.1038/s41598-023-39159-6
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发表时间：
2023-07-25
影响因子：
4.6
通讯作者：
Karam, Sana D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Van Court, Benjamin;Neupert, Brooke;Nguyen, Diemmy;Ross, Richard;Knitz, Michael W.;Karam, Sana D.
动物实验通常用于确定药物和其他生物条件对癌症进展的影响，但现有肿瘤测量方法的准确性和可重复性较差，使得结果不可靠。在头颈癌的原位小鼠模型中，通常使用卡尺测量的肿瘤体积近似值来比较各组，但几何挑战使该过程不精确。为了解决这个问题，我们开发了软件，通过自动分析锥形束计算机断层扫描（CBCT）扫描来更好地测量这些肿瘤。这允许对肿瘤形状和生长动力学进行分析，否则这些分析太不准确而无法提供生物学见解。通过卡尺和成像并行监测肿瘤生长，我们发现小肿瘤的卡尺测量与实际肿瘤体积弱相关，并且非常容易受到实验者偏倚的影响。提出的方法提供了一个独特的窗口，在临床前头颈部癌症研究的基础方面的错误来源和一个有价值的工具，以减轻他们。
Animal experiments are often used to determine effects of drugs and other biological conditions on cancer progression, but poor accuracy and reproducibility of established tumor measurement methods make results unreliable. In orthotopic mouse models of head and neck cancer, tumor volumes approximated from caliper measurements are conventionally used to compare groups, but geometrical challenges make the procedure imprecise. To address this, we developed software to better measure these tumors by automated analysis of cone-beam computed tomography (CBCT) scans. This allows for analyses of tumor shape and growth dynamics that would otherwise be too inaccurate to provide biological insight. Monitoring tumor growth by calipers and imaging in parallel, we find that caliper measurements of small tumors are weakly correlated with actual tumor volume and highly susceptible to experimenter bias. The method presented provides a unique window to sources of error in a foundational aspect of preclinical head and neck cancer research and a valuable tool to mitigate them.
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影响因子：
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作者：
Bhatia, Shilpa;Oweida, Ayman;Karam, Sana D.
通讯作者：
Karam, Sana D.
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