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Enregistrement W2059747751 · doi:10.1039/c5lc00104h

High purity microfluidic sorting and analysis of circulating tumor cells: towards routine mutation detection

2015· article· en· W2059747751 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean CommissionInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésMicrofluidicsSortingCirculating tumor cellMutationTumor cellsChemistryComputational biologyMolecular biologyCancer researchNanotechnologyBiologyComputer scienceMaterials scienceGeneticsCancerBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new generation of the Ephesia cell capture technology optimized for CTC capture and genetic analysis is presented, characterized in depth and compared with the CellSearch system as a reference. This technology uses magnetic particles bearing tumour-cell specific EpCAM antibodies, self-assembled in a regular array in a microfluidic flow cell. 48,000 high aspect-ratio columns are generated using a magnetic field in a high throughput (>3 ml h(-1)) device and act as sieves to specifically capture the cells of interest through antibody-antigen interactions. Using this device optimized for CTC capture and analysis, we demonstrated the capture of epithelial cells with capture efficiency above 90% for concentrations as low as a few cells per ml. We showed the high specificity of capture with only 0.26% of non-epithelial cells captured for concentrations above 10 million cells per ml. We investigated the capture behavior of cells in the device, and correlated the cell attachment rate with the EpCAM expression on the cell membranes for six different cell lines. We developed and characterized a two-step blood processing method to allow for rapid processing of 10 ml blood tubes in less than 4 hours, and showed a capture rate of 70% for as low as 25 cells spiked in 10 ml blood tubes, with less than 100 contaminating hematopoietic cells. Using this device and procedure, we validated our system on patient samples using an automated cell immunostaining procedure and a semi-automated cell counting method. Our device captured CTCs in 75% of metastatic prostate cancer patients and 80% of metastatic breast cancer patients, and showed similar or better results than the CellSearch device in 10 out of 13 samples. Finally, we demonstrated the possibility of detecting cancer-related PIK3CA gene mutation in 20 cells captured in the chip with a good correlation between the cell count and the quantitation value Cq of the post-capture qPCR.

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.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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