Gravity-based microfiltration reveals unexpected prevalence of circulating tumor cell clusters in ovarian and colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Circulating tumor cells (CTCs) are rare (few cells per milliliter of blood) and mostly isolated as single cell CTCs (scCTCs). CTC clusters (cCTCs), even rarer, are of growing interest, notably because of their higher metastatic potential, but very difficult to isolate. Here, we introduce gravity-based microfiltration (GµF) for facile isolation of cCTCs while minimizing unwanted cluster disaggregation, with ∼85% capture efficiency. GµF from orthotopic ovarian cancer mouse models, from 17 epithelial ovarian cancer (EOC) with either localized or metastatic disease, and from 13 metastatic colorectal cancer liver metastasis (CRCLM) patients uncovered cCTCs in every case, with between 2-100+ cells. cCTCs represented between 5-30% of all CTC capture events, and 10-80% of CTCs were clustered; remarkably, in 10 patients, most CTCs were circulating not as scCTCs, but as cCTCs. GµF uncovered the unexpected prevalence and frequency of cCTCs including sometimes very large ones in EOC patients, and motivates additional studies to uncover their properties and role in disease progression.
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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 ».