Evaluation of Isolation Methods for Circulating Tumor Cells (CTCs)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Detection of CTCs is a poor prognostic factor for many cancer types; however, their very low frequency represents an obstacle for their detection. The objective of the current study was to compare the performance of commonly used methods for CTCs isolation. METHODS: The evaluated methods using spiking experiments of MCF7, SKBR3 and MDA MB-231 breast cancer cell lines were (i) ficoll density gradient separation (DGS), (ii) red blood cell lysis (Erythrolysis) isolation, (iii) positive immunomagnetic selection (EpCAM Dynal beads), (iv) two different negative immunomagnetic separation systems (Dynal vs Miltenyi CD45 beads) as well as (v) the Cell Search platform and (vi) the ISET system. RESULTS: The recovery rates of Erythrolysis and DGS were 39% and 24%, respectively. Magnetic isolations are ranked from the worse to the best recovery rate as follows:, Myltenyi-anti-CD45 microbeads (24%); Dynal-anti-EpCAM beads (75%); Dynabeads-anti-CD45 (97%). CTCs isolation from blood samples using the CellSearch and ISET systems revealed that the recovery rate for Cell Search and ISET was 52% and 95%, respectively. CONCLUSIONS: Dynal-anti-CD45 beads have the best recovery rate compared to other magnetic methods. Furthermore the recovery rate of ISET was higher compared to Cell Search, especially for the more aggressive MDA-MB 231 cell line.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».