Prevalence and heterogeneity of circulating tumour cells in metastatic cutaneous melanoma
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.
Notice bibliographique
Résumé
We previously demonstrated that circulating tumour cells (CTCs) are detectable by the MelCAM and high molecular weight melanoma-associated antigen (HMW-MAA)-dependent CellSearch platform. However, CTCs which do not express these capture and detection markers are not detectable by CellSearch. Consequently, we explored the use of isolation by size of epithelial tumour cells (ISET), a marker independent, filtration-based device to determine the prevalence and heterogeneity of CTCs in metastatic cutaneous melanoma patients. Ninety patients were prospectively recruited and blood samples taken before treatment. Patients' blood was filtered using the ISET platform. CTCs were enumerated using dual immunohistochemistry with positive selection by S100 expression and exclusion of leucocytes and endothelial cells expressing CD45 or CD144, respectively. A panel of markers (Melan-A, MITF, MelCAM, high molecular melanoma-associated antigen, CD271 and MAGEC) was also examined. Fifty-one patients (57%) had CTCs (range 1-44 CTCs/4 ml blood) and 12 patients also had circulating tumour microemboli. Seven patients had S100- CTCs, 11 patients' CTCs were S100+ and 33 patients had S100+ and S100- CTCs. Substantial intrapatient and interpatient heterogeneity was observed for all other melanoma-associated markers. CTCs in metastatic cutaneous melanoma are detectable using the flexible marker-independent ISET platform. CTCs display significant marker expression heterogeneity implying that marker-dependent platforms would not detect all CTCs and multimarker assays are now required to reveal the biological significance of this CTC heterogeneity.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle