Mass Spectrometry-Based Tissue Imaging: The Next Frontier in Clinical Diagnostics?
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of tissue samples traditionally has been performed by anatomic pathologists using a combination of cellular staining and light microscopy. With these techniques, pathologists can characterize various tissue features including cell morphology, structure, and composition to subsequently confirm whether a disease process is present. Although the histopathologic “gold-standard” methods are invaluable for routine tissue diagnosis, the results can be subjective, owing to a combination of factors such as variability in staining quality, nature of the sample, and human interpretation, and inconclusive for diseases that present indistinguishable histologic features. There is a need for new technologies that can be used as complementary tools in pathology for objective tissue analysis and disease diagnosis. Mass spectrometry (MS)7 imaging has been heralded as an upcoming advance in tissue analysis. The ability of MS to rapidly identify a variety of biomolecules present in a sample is highly attractive to the clinical laboratory. Indeed, MS coupled to chromatographic separation techniques is currently used to detect and/or quantify small molecules such as pharmacological agents and hormones in blood and urine. The advent of MS techniques that allow direct tissue analysis, including MALDI-MS and secondary ion MS, has allowed laboratories to extend the use of MS beyond biofluids into tissue samples. Using MALDI MS, for example, thin tissue sections can be analyzed in a nontargeted manner for the abundance and spatial distribution of biomolecules. As such, MALDI-MS imaging is being increasingly applied in clinical research, especially in the context of cancer diagnostics based on tissue proteomic and lipidomic signatures. The potential of MS in revolutionizing tissue analysis and diagnosis has driven several advances to accelerate its feasibility and utility in the clinical setting. The development of ambient ionization MS (AIMS), for example, has brought MS-based tissue imaging even closer to routine clinical use. Unlike MALDI and …
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».