Array-Based Sensing of Metastatic Cells and Tissues Using Nanoparticle–Fluorescent Protein Conjugates
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and sensitive methods of discriminating between healthy tissue and metastases are critical for predicting disease course and designing therapeutic strategies. We report here the use of an array of gold nanoparticle-green fluorescent protein elements to rapidly detect metastatic cancer cells (in minutes), as well as to discriminate between organ-specific metastases and their corresponding normal tissues through their overall intracellular proteome signatures. Metastases established in a new preclinical non-small-cell lung cancer metastasis model in athymic mice were used to provide a challenging and realistic testbed for clinical cancer diagnosis. Full differentiation between the analyte cell/tissue was achieved with as little as 200 ng of intracellular protein (~1000 cells) for each nanoparticle, indicating high sensitivity of this sensor array. Notably, the sensor created a distinct fingerprint pattern for the normal and metastatic tumor tissues. Moreover, this array-based approach is unbiased, precluding the requirement of a priori knowledge of the disease biomarkers. Taken together, these studies demonstrate the utility of this sensor for creating fingerprints of cells and tissues in different states and present a generalizable platform for rapid screening amenable to microbiopsy samples.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».