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Enregistrement W2058876289 · doi:10.1021/ac3029739

Chip-Based Nanostructured Sensors Enable Accurate Identification and Classification of Circulating Tumor Cells in Prostate Cancer Patient Blood Samples

2012· article· en· W2058876289 sur OpenAlexafffund
Ivaylo Ivanov, Jessica Stojcic, Aleksandra Stanimirovic, Edward H. Sargent, Robert K. Nam, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCirculating tumor cellProstate cancerProstateCancerChemistryCancer researchIdentification (biology)Cancer cellComputational biologyInternal medicineMetastasisMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification and analysis of circulating tumor cells (CTCs) is an important goal for the development of noninvasive cancer diagnosis. Here we describe a chip-based method using nanostructured microelectrodes and electrochemical readout that confirms the identity of isolated CTCs and successfully interrogates them for specific biomarkers. We successfully analyze and classify prostate tumor cells, first in cultured cells, and ultimately in a pilot study involving blood samples from 16 prostate cancer patients as well as additional healthy controls. In all cases, and for all biomarkers investigated, the novel chip-based assay produced results that agreed with polymerase chain reaction (PCR). The approach developed has a simple workflow and scalable multiplexing, which makes it ideal for further studies of CTC biomarkers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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