Flow Cytometric Detection of Circulating Osteosarcoma Cells in Dogs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteosarcoma (OSA) is a malignant tumor of middle‐aged dogs and adolescent humans. The clinical outcome of OSA has not improved over more than three decades, and dogs typically succumb to metastatic disease within 6 months despite tumor resection through limb amputation and adjuvant chemotherapy. Therefore, undetectable tumor cells with potential to form metastases are present at diagnosis. An assay to identify canine immortalized and primary OSA cells through flow cytometric detection of intracellular collagen 1 (Col I) and osteocalcin was optimized, and applied to blood samples from tumor‐bearing dogs for detection of circulating tumor cells (CTCs). Spiking variable number of OSA cells into normal dog blood recovered 50–60% of Col I positive cells with high forward and variable side light scatter. An algorithm to exclude nonviable, doublet, and autofluorescent cells was applied to sequential blood samples from three dogs obtained prior to and after limb amputation, and at approximately, triweekly intervals over 121, 142, and 183 days of chemotherapy, respectively. Dogs had >100 CTC/10 6 leukocytes prior to amputation, variably frequent CTC during chemotherapy, and an increase up to 4,000 CTC/10 6 leukocytes within 4 weeks before overt metastases or death. Sorted CTCs were morphologically similar to direct tumor aspirates and positive for Col I. Although preliminary, findings suggest that CTCs are frequent in canine OSA, more numerous than carcinoma CTC in humans, and that an increase in CTC frequency may herald clinical deterioration. This assay may enable enumeration and isolation of OSA CTC for prognostic and functional studies, respectively. © 2019 International Society for Advancement of Cytometry
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 découle