Aptamers Selected to Postoperative Lung Adenocarcinoma Detect Circulating Tumor Cells in Human Blood
Notice bibliographique
Résumé
Circulating tumor cells (CTCs) are rare cells and valuable clinical markers of prognosis of metastasis formation and prediction of patient survival. Most CTC analyses are based on the antibody-based detection of a few epithelial markers; therefore miss an important portion of mesenchymal cancer cells circulating in blood. In this work, we selected and identified DNA aptamers as specific affinity probes that bind to lung adenocarcinoma cells derived from postoperative tissues. The unique feature of our selection strategy is that aptamers are produced for lung cancer cell biomarkers in their native state and conformation without previous knowledge of the biomarkers. The aptamers did not bind to normal lung cells and lymphocytes, and had very low affinity to A549 lung adenocarcinoma culture. We applied these aptamers to detect CTCs, apoptotic bodies, and microemboli in clinical samples of peripheral blood of lung cancer and metastatic lung cancer patients. We identified aptamer-associated protein biomarkers for lung cancer such as vimentin, annexin A2, annexin A5, histone 2B, neutrophil defensin, and clusterin. Tumor-specific aptamers can be produced for individual patients and synthesized many times during anticancer therapy, thereby opening up the possibility of personalized diagnostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».