Novel microfluidic approaches to circulating tumor cell separation and sorting of blood cells: A review
Notice bibliographique
Résumé
The separation of circulating tumor cells (CTCs) that originate from tumor or cancer tissue plays an important role in cancer diagnostics, progression analyses, and treatment proficiency. Cancer metastasis occurs when CTCs spread throughout the body and invade healthy tissues, which leads to new tumors in that area. Although a dramatic rate of death begins from CTCs spreading around the body, valuable measures can be taken to control their development. A first step is separating these harmful cells from the bloodstream and then investigating their features to introduce complementary treatments that can affect the cancerous cells without damaging healthy cells. Numerous techniques have been developed for continuous and fast separation of CTCs. Over the last two decades, the reduction in reagent demand, sample volume, analysis time, and patient safety are just a few of the motivations that encourage researchers to study microfluidic instruments for CTC separation from other blood cells. Among them, inertial microfluidic devices are promising due to their simple structure and setup. However, one shortcoming of this technique is the need for pumps to drive fluid flow, a low ability to control cell movement, and the possibility of clogging the channel. One technique that may potentially overcome these shortcomings is the so-called rotational micro-fluidic platform. However, this technique alone is still not sufficient. In this paper, a detailed analysis of each technique that emphasizes both strengths and shortcomings is presented. Subsequently, a new approach that combines microfluidics with magnetic nanoparticles and is based on the antibody binding principle is proposed. The feasibility of implementing this combined technique will also be discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».