ISSN:

సైన్స్ ఆర్కైవ్స్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Identification of Metastatic Niches in Patients with High-Grade Neuroendocrine Tumors

Luciana Carvalheira

Metastasis is a critical determinant of prognosis and treatment strategies in patients with high-grade neuroendocrinetumors (NETs). The identification of metastatic niches within the body is essential for accurate staging and personalizedtherapy. Traditional imaging techniques have limitations in detecting small metastases and differentiating them from benign lesions. In this context, nuclear medicine sequence imaging, including positron emission tomography (PET) and single-photon emission computed tomography (SPECT), has emerged as a promising tool. This article provides anoverview of the latest advancements in the identification of metastatic niches in high-grade NETs. Specifically, the use oftriple-positive radiolabelled molecular probes in nuclear medicinesequence imaging is highlighted. These probes targetmultiple biomarkers expressed on high-grade NET cells, enhancing specificity and reducing false-positive results. By accurately identifying metastatic niches, clinicians can optimize treatment decisions and offer targeted therapies suchas peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) or selective internal radiation therapy (SIRT). The identification ofmetastatic niches through nuclear medicine sequence imaging holds significant clinical implications, improving staging accuracy, treatment planning, and monitoring of disease progression. Further research in this field promises to advanceour understanding and management of high-grade NETs, ultimately improving patient outcomes.

నిరాకరణ: ఈ సారాంశం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్ ఉపయోగించి అనువదించబడింది మరియు ఇంకా సమీక్షించబడలేదు లేదా నిర్ధారించబడలేదు.