Tumor analysis: freeze–thawing cycle of triple-negative breast cancer cells alters tumor CD24/CD44 profiles and the percentage of tumor-infiltrating immune cells
Notice bibliographique
Résumé
The use of novel methods to characterize living tumor cells relies on well-conceived biobanks. Herein, we raised the question of whether the composition of fresh and freeze/thawed dissociated tumor samples is comparable in terms of quantitative and qualitative profiling. Breast cancer is a heterogeneous disease, encompassing luminal A and B, basal/triple-negative breast cancer (TNBC), and ERBB2-like tumors. We examined living cells dissociated from TNBC and found that a classical freeze/thaw protocol leads to a marked reduction in the number of CD45 − CD44 Low CD24 Low tumor cells. This, in turn, changed the percentage of tumor cells with certain CD44/CD24 expression patterns and changed the percentage of tumor-infiltrating immune cells. These cryopreservation-driven alterations in cellular phenotype make it impossible to compare fresh and frozen samples from the same patient directly. Moreover, the freeze/thaw process changed the transcriptomic signatures of triple-negative cancer stem cells in such a manner that hierarchical clustering no longer ranked them according to expected inter-individual differences. Overall, this study suggests that all analyses of living tumor cells should be conducted only using freshly dissociated tumors if we are to generate a robust scoring system for prognostic/predictive markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».