Imaging Beyond Seeing: Early Prognosis of Cancer Treatment

分子成像 医学 肿瘤微环境 癌症 肿瘤异质性 精密医学 医学物理学 病理 内科学 生物 生物技术 体内
作者
Changrong Shi,Zijian Zhou,Hongyu Lin,Jinhao Gao
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:5 (3) 被引量:13
标识
DOI:10.1002/smtd.202001025
摘要

Assessing cancer response to therapeutic interventions has been realized as an important course to early predict curative efficacy and treatment outcomes due to tumor heterogeneity. Compared to the traditional invasive tissue biopsy method, molecular imaging techniques have fundamentally revolutionized the ability to evaluate cancer response in a spatiotemporal manner. The past few years has witnessed a paradigm shift on the efforts from manufacturing functional molecular imaging probes for seeing a tumor to a vantage stage of interpreting the tumor response during different treatments. This review is to stand by the current development of advanced imaging technologies aiming to predict the treatment response in cancer therapy. Special interest is placed on the systems that are able to provide rapid and noninvasive assessment of pharmacokinetic drug fates (e.g., drug distribution, release, and activation) and tumor microenvironment heterogeneity (e.g., tumor cells, macrophages, dendritic cells (DCs), T cells, and inflammatory cells). The current status, practical significance, and future challenges of the emerging artificial intelligence (AI) technology and machine learning in the applications of medical imaging fields is overviewed. Ultimately, the authors hope that this review is timely to spur research interest in molecular imaging and precision medicine.
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