A biosensor capable of identifying low quantities of breast cancer cells by electrical impedance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) is a malignant disease with a high prevalence worldwide. The main cause of death is not the primary tumor, but instead the spread of tumor cells to distant sites. The aim of the present study was to examine a new method for the detection of cancer cells in aqueous medium using bioimpedance spectroscopy assisted with magnetic nanoparticles (MNP's) exposure to a constant magnetic field. The spectroscopic patterns were identified for three breast cancer cell lines. Each BC cell line represents a different pathologic stage: the early stage (MCF-7), invasive phase (MDA-MB-231) and metastasis (SK-BR-3). For this purpose, bioimpedance measurements were carried out at a certain frequency range with the aid of nanoprobes, consisting of magnetic nanoparticles (MNPs) coupled to a monoclonal antibody. The antibody was specific for the predominant cell surface protein for each cell line, which was identified by using RT-qPCR and flow cytometry. Accordingly, EpCAM corresponds to MCF-7, MUC-1 to MDA-MB-231, and HER-2 to SK-BR-3. Despite their low concentrations, BC cells could be detected by impedance spectroscopy. Hence, this methodology should permit the monitoring of circulating tumor cells (CTC) and therefore help to prevent recurrences and metastatic processes during BC treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».