MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1987536571 · doi:10.1158/1538-7445.am10-2120

Abstract 2120: Single cell whole genome amplification for high density SNP analysis of circulating tumor cells in early breast cancer

2010· article· en· W1987536571 sur OpenAlexaff
Nisha Kanwar, Chunjie Wang, Mark Clemons, Susan J. Done

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculating tumor cellLaser capture microdissectionMetastasisBiologyBreast cancerCancer researchCancerCancer cellPathologyPrimary tumorMedicineGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite progressive advances in the fields of radiation and chemotherapy, metastasis remains the leading cause of death in women with recurrent breast cancer. In metastasis, a small, select group of cells disseminate from the primary breast tumor, and circulate via the vascular system to distant organs, developing tumors at these new sites. Recent studies have suggested that tumor cells disseminate early on and develop the capacity to metastasize independently from the primary tumor. Furthermore, the enumeration of circulating tumour cells (CTCs) in blood is an established prognostic marker whereby, patients with more than 5 CTCs per 7.5mL of blood have shorter progression-free and overall survival. It is currently impossible to distinguish CTCs from normal epithelial cells. If the whole genome of CTCs can be screened for genomic alterations, two fundamental problems can be addressed (a) identifying a gene signature describing specific genomic alterations in early breast cancer that are associated with metastasis; and (b) utilizing this signature in the development of specific makers for CTCs in blood. We have designed a protocol for the isolation of tumor cells from blood for subsequent whole genome amplification (WGA) and microarray analysis. Blood samples from healthy donors were spiked with MCF7 tumor cells, and then enriched by automated immunomagnetic column separation. Enriched cell smears were stained for cytokeratin, using a glucose oxidase (GO) detection system. GO is absent from mammalian cells, which abolishes false positives seen with alkaline phosphatase and horse raddish peroxidase detection. Positively stained cells were isolated by single-cell laser capture microdissection, followed by WGA. Genomic amplification was observed from as few as 2 MCF7 cells; with a sufficient yield of 1.5-3 µg. Microarray analysis was carried out on the high density Affymetrix Genome Wide SNP 6.0 array. Expected regions of amplification and deletion in the MCF7 cell line were identified in WGA samples, as well as conserved across samples with single cell starting material (p<0.0001). Concordance of 75% was achieved from WGA of 3 single cells (p<0.0001). We propose to isolate CTCs from peripheral blood of 60 patients seen at the Locally Advanced Breast Cancer clinic at Princess Margaret Hospital. We have amplified genomic DNA from 6 out of 12 patients recruited so far, each having between 3-10 CTCs. Matched normal samples were obtained from the residual WBC pellet of each patient to allow for paired analysis. Optimization of WGA concordance will be followed by analysis of CTC DNA obtained from patients. Identification of novel genomic alterations in CTCs associated with metastasis will pave the way for the development of a robust molecular or immunohistochemical prognostic test in patients with early breast cancer, to better identify those patients whose disease will progress to metastasis. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 2120.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer Genomics and Diagnostics→Travaux en français237 207→