Single-Cell-Kinetics Approach to Compare Multidrug Resistance-Associated Membrane Transport in Subpopulations of Cells
Notice bibliographique
Résumé
Multidrug resistance (MDR) driven by active efflux of drugs from the cells is one of the major obstacles in chemotherapies. Understanding the nature of MDR and designing more efficient chemotherapies requires the comparison of the efflux rate between different subpopulations of cells. Here we propose a single-cell-kinetics approach for such a comparison. In essence, the entire cell population is loaded with a suitable fluorescent substrate for MDR-associated membrane transporters. The kinetics of substrate efflux from individual cells is followed by time-lapse fluorescence microscopy and analyzed at the single-cell level. Microscopy is also used to assign cells to different subpopulations based on differences in morphology or level of staining by molecular probes. The kinetic parameters obtained for individual cells are then averaged for different cell subpopulations and the mean values of these parameters are finally compared between subpopulations. To test our single-cell-kinetics approach, we studied MDR-related efflux for two subpopulations of cultured breast cancer cells: cells in 2N and 4N phases of the cell cycle. The assignment of cells to 2N and 4N subpopulations was done by fluorescent DNA staining after the completion of efflux. By using the single-cell-kinetics approach, we were able to prove for the first time that the rates of MDR-related efflux differ in 2N and 4N phases of the cell cycle. We foresee that this approach will be an important tool in studies of MDR and in designing combination chemotherapies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».