Comparative performance of different methods for circulating tumor cell enrichment in metastatic breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
The isolation and analysis of circulating tumor cells (CTC) has the potential to provide minimally invasive diagnostic, prognostic and predictive information. Widespread clinical implementation of CTC analysis has been hampered by a lack of comparative investigation between different analytic methodologies in clinically relevant settings. The objective of this study was to evaluate four different CTC isolation techniques-those that rely on surface antigen expression (EpCAM or CD45 using DynaBeads® or EasySep™ systems) or the biophysical properties (RosetteSep™ or ScreenCell®) of CTCs. These were evaluated using cultured cells in order to calculate isolation efficiency at various levels including; inter-assay and inter-operator variability, protocol complexity and turn-around time. All four techniques were adequate at levels above 100 cells/mL which is commonly used for the evaluation of new isolation techniques. Only the RosetteSep™ and ScreenCell® techniques were found to provide adequate sensitivity at a level of 10 cells/mL. These techniques were then applied to the isolation and analysis of circulating tumor cells blood drawn from metastatic breast cancer patients where CTCs were detected in 54% (15/28) of MBC patients using the RosetteSep™ and 75% (6/8) with ScreenCell®. Overall, the ScreenCell® method had better sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».