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Enregistrement W2789482226 · doi:10.2147/ijn.s157154

Polymer nanofiber-based microchips for EGFR mutation analysis of circulating tumor cells in lung adenocarcinoma

2018· article· en· W2789482226 sur OpenAlexaff
Wenting Jiang, Han Wang, Yongmei Cui, Yiyan Lei, Yuefeng Wang, Di Xu, Neng Jiang, Yangshan Chen, Yu Sun, Yang Zhang, Jessica Cao, Zunfu Ke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nanomedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCirculating tumor cellMicrodissectionLaser capture microdissectionLiquid biopsyNanofiberEpidermal growth factor receptorCancer researchPLGAAdenocarcinomaLung cancerMaterials sciencePathologyBiomedical engineeringCancerMedicineBiologyInternal medicineMetastasisNanotechnologyGeneNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Circulating tumor cells (CTCs) detection, an approach considered to be "liquid biopsy", is a potential alternative method in clinical use for early diagnosis of solid tumor progression. METHODS: -glycolic acid) (PLGA) - nanofiber (PN)-NanoVelcro chip as an efficient device for simple and rapid capture of CTCs from peripheral blood. We evaluated the device performance by assessing the capture efficiency and purity. Single CTC was isolated via laser microdissection system for subsequent genetic analysis, with an aim to find the concordance of epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations between tumor tissue and CTCs. RESULTS: PN-NanoVelcro chip exhibits great performance in capture efficiency and high purity. The genetic analysis results showed that most EGFR mutation in tumor tissue could also be detected in CTCs. CONCLUSION: Compared to computed tomography image results, CTC detection can be implemented throughout the course of diseases and provides an accurate and earlier diagnosis of tumor progression, which make it possible for patients to acquire suitable and timely treatment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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