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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».