Scalable Multilayer Cell Collector to Capture Circulating Tumor Cells with an Unlimited Volume Capacity
Notice bibliographique
Résumé
Circulating tumor cells (CTCs) have been suggested as the precursors of metastatic cancer. CTC-based characterization has thus been used to monitor tumor status before the onset of metastasis and has shown to be an independent factor. The low abundance of CTCs, however, makes it challenging to employ CTC as a clinical routine, thus making it impossible to address tumor heterogeneity. Here, we present a cell collection prototype for an efficient capture of CTCs from a large volume of body fluids such as blood. An antibody-PEG modified multilayer matrix column is engineered and connected to an apheresis-based circulation system. This setup allows us to capture CTCs repetitively from an unlimited sample volume through the circulation system, thereby increasing the capture count. Compared to conventional CTC capturing devices where the sample handling is generally limited to 1-10 mL, our collector is able to handle a wide range of fluidic sample (40-2000 mL) at a high flow rate (400 mL/min). By processing 90 min in circulation, we obtained an average capture efficiency of at least 75% for the colorectal cancer cell line HCT116 spiked in either 40-200 mL of buffer solution or 40 mL of a whole blood sample. This result highlights a possibility to construct personalized CTC libraries through high-throughput CTC collection for the study of tumor heterogeneity in precision medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».