<i>Ex Vivo</i> Detection of Circulating Tumor Cells from Whole Blood by Direct Nanoparticle Visualization
Notice bibliographique
Résumé
The detection of circulating tumor cells (CTCs) from blood samples can predict prognosis, response to systemic chemotherapy, and metastatic spread of carcinoma. Therefore, approaches for CTC identification is an important aspect of current cancer research. Here, a method for the direct visualization of nanoparticle-coated CTCs under dark field illumination is presented. A metastatic breast cancer cell line (4T1) was transduced with a non-native target protein (Thy1.1). Positive 4T1-Thy1.1 cells incubated with antibody-coated metallic nanoshells appeared overly bright at low magnification, allowing a quick screening of samples and easy visual detection of even single isolated CTCs. The use of a nontransduced cell line as control creates the ideal scenario to evaluate nonspecific binding. A murine metastatic tumor model with the 4T1-Thy1.1 cell line was also implemented. Blood was drawn from mice over the course of one month, and CTCs were successfully detected in all positive subjects. This work validates the use of metallic nanoshells as labels for direct visualization of CTCs while providing guidelines to a systematic development of nanotechnology-based detection systems for CTCs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».