Enrichment and ratiometric detection of circulating tumor cells using PSMA- and folate receptor-targeted magnetic and surface-enhanced Raman scattering nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The presence of circulating tumor cells (CTCs) in a patient’s bloodstream is a hallmark of metastatic cancer. The detection and analysis of CTCs is a promising diagnostic and prognostic strategy as they may carry useful genetic information from their derived primary tumor, and the enumeration of CTCs in the bloodstream has been known to scale with disease progression. However, the detection of CTCs is a highly challenging task owing to their sparse numbers in a background of billions of background blood cells. To effectively utilize CTCs, there is a need for an assay that can detect CTCs with high specificity and can locally enrich CTCs from a liquid biopsy. We demonstrate a versatile methodology that addresses these needs by utilizing a combination of nanoparticles. Enrichment is achieved using targeted magnetic nanoparticles and high specificity detection is achieved using a ratiometric detection approach utilizing multiplexed targeted and non-targeted surface-enhanced Raman Scattering Nanoparticles (SERS-NPs). We demonstrate this approach with model prostate and cervical circulating tumor cells and show the ex vivo utility of our methodology for the detection of PSMA or folate receptor over-expressing CTCs. Our approach allows for the mitigation of interference caused by the non-specific uptake of nanoparticles by other cells present in the bloodstream and our results from magnetically trapped CTCs reveal over a 2000% increase in targeted SERS-NP signal over non-specifically bound SERS-NPs.
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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) | 0,000 | 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 ».