Quantifying EpCAM heterogeneity of circulating-tumor-cells (CTCs) from small cell lung cancer (SCLC) patients.
Notice bibliographique
Résumé
e20091 Background: Tumor heterogeneity and evolution of SCLC is poorly defined. Serial longitudinal interrogation of tumor heterogeneity from CTCs detected in peripheral blood patient (pt) samples is a potential strategy to address this gap in knowledge. However, existing technology is generally limited to the capture and enumeration of CTCs, without a high-throughput method to quantify phenotypic properties. Here, we evaluated a novel nanotechnology platform – nanoparticle-mediated magnetic ranking cytometry (MagRC) to profile SCLC CTCs by EpCAM protein expression. Methods: Blood samples from 20 SCLC pts were processed through the MagRC platform. Magnetic nanoparticles conjugated with anti-EpCAM antibodies were incubated with whole blood samples then introduced into the MagRC device where CTCs are sorted by differently sized nickel micromagnets within microfluidic channels. Captured CTCs are ranked into 8 zones that correlate with EpCAM expression levels (zone 1 = highest to 8 = lowest). For 8 pts, all samples were processed at a 1mL/hr flow rate (fr), and for 12 pts, a 0.5mL/hr fr was also studied; 66% of all chips were processed at a 1ml/hr fr and 34% at a 0.5ml/hr fr. The average zone for each chip was compared to the flow rate, age, and stage (extensive-stage (ES) vs limited-stage (LS)). The differences were tested using the Wald test within the linear mixed effects model. Results: Among 20 pts, 11 were ES; 9 were LS. Median age at diagnosis was 69 years old (yo); 65% were male. We detected CTCs in 12 of 20 pts (60%), similar to other studies. When comparing the MagRC-ranked EpCAM zone, the 0.5mL/hr fr demonstrated a lower median zone (4.3 vs 6.5; p < 0.001) as compared to the 1mL/hr rate. Interestingly, pts > 65 yo had a higher median zone (6.2 vs. 3.5; p = 0.019) compared to those ≤65 yo. The effect remained significant after controlling for flow rate (p = 0.002). No EpCAM zone difference was detected between ES and LS. Conclusions: We demonstrate the ability of MagRC to quantify EpCAM expression levels of CTCs from SCLC pts. We observed a higher MagRC zone (i.e. lower EpCAM expression) from pts > 65 yo. This observation requires validation in larger datasets along with continued investigation into the biology of SCLC CTCs.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».