Detection of Circulating Tumor Cells in the Diagnostic Leukapheresis Product of Non-Small-Cell Lung Cancer Patients Comparing CellSearch® and ISET
Notice bibliographique
Résumé
Circulating tumor cells (CTCs) detected by CellSearch are prognostic in non-small-cell lung cancer (NSCLC), but rarely found. CTCs can be extracted from the blood together with mononuclear cell populations by diagnostic leukapheresis (DLA), therefore concentrating them. However, CellSearch can only process limited DLA volumes (≈2 mL). Therefore, we established a protocol to enumerate CTCs in DLA products with Isolation by SizE of Tumor cells (ISET), and compared CTC counts between CellSearch® and ISET. DLA was performed in NSCLC patients who started a new therapy. With an adapted protocol, ISET could process 10 mL of DLA. CellSearch detected CTCs in a volume equaling 2 × 108 leukocytes (mean 2 mL). CTC counts per mL were compared. Furthermore, the live cell protocol of ISET was tested in eight patients. ISET successfully processed all DLA products—16 with the fixed cell protocol and 8 with the live cell protocol. In total, 10–20 mL of DLA was processed. ISET detected CTCs in 88% (14/16), compared to 69% (11/16, p < 0.05) with CellSearch. ISET also detected higher number of CTCs (ISET median CTC/mL = 4, interquartile range [IQR] = 2–6, CellSearch median CTC/mL = 0.9, IQR = 0–1.8, p < 0.01). Cells positive for the epithelial cell adhesion molecule (EpCAM+) per mL were detected in similar counts by both methods. Eight patients were processed with the live cell protocol. All had EpCAM+, CD45−, CD235- cells isolated by fluorescence-activated cell sorting (FACS). Overall, ISET processed larger volumes and detected higher CTC counts compared to CellSearch. EpCAM+ CTCs were detected in comparable rates.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».