A new enrichment model for high sensitivity detection and downstream analyses of circulating tumor cells in breast cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract #4162 The detection of circulating tumor cells (CTCs) in breast cancer patients have the potential to improve prognostication and the monitoring of response to treatment. Most CTC enrichment technologies are based on binding to anti-EpCAM antibodies. The sensitivity of such assays is limited by tumors that express no or undetectable levels of EpCAM. Improvements in CTC detection coupled with the development of systems to interrogate CTCs for therapeutic target expression could lead to novel applications for patient monitoring, clinical diagnosis and treatment. In this study, we describe a sensitive and reproducible enrichment method for CTCs. We defined cells as circulating tumor cells with three criteria: Positive for cytokeratin (CK+) and DAPI (nuclear) (DAPI+) and negative staining for CD45 (CD45-). We have previously reported that this system has a higher sensitivity for circulating tumor cell detection and provides a better platform for CTC downstream analyses compare to the methods currently available in the market. Herein, we describe the use of this platform for the evaluation of breast cancer biomarkers in CTCs. Blood samples from patients with metastatic breast cancer were used for CellSearch™ assay (Veridex , LLC ) and our CTC assay (A1000 CTC enrichment and detection kit, Genetix). We performed the CTC enrichment assay using the combination of anti-CK and anti-EpCAM antibodies. CTCs were identified with brightfield and fluorescence labeled anti-CK, anti-CD45 and DAPI (nuclear stain) images. The Ariol® system (Applied Imaging Corporation) was employed for automated cell image capture and analysis of CTCs on glass slides. CTCs enriched on the glass slides were used for CTC downstream analysis. Our CTC enrichment model is designed to have the capability to enrich all the three types of CTCs including CK+ & EpCAM+, CK+ & EpCAM-/low and CK-/low & EpCAM+ cells. Compared to the enrichment methods using anti-EpCAM or anti-cytokeratin antibody alone, a higher CTC detection rate and a larger dynamic CTC detected range were obtained with our new enrichment model. Interestingly there were clear CTC number differences with enrichment methods in the higher CTC count patient samples which indicate that the different enrichment methods may enrich different types of CTCs from patient blood samples. Results of DNA and RNA FISH analyses on enriched CTCs indicate that the CTCs on glass slides can be used for its downstream analyses directly or indirectly. Our method may have better performance on enrichment of heterogeneous CTCs and provide a better platform for CTCs profiling for biomarker evaluations and CTC downstream analyses. Citation Information: Cancer Res 2009;69(2 Suppl):Abstract nr 4162.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».