Coated Blade Spray-Mass Spectrometry as a New Approach for the Rapid Characterization of Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumors are neoplasms with one of the highest mortality rates. Therefore, the availability of methods that allow for the quick and effective diagnosis of brain tumors and selection of appropriate treatments is of critical importance for patient outcomes. In this study, coated blade spray-mass spectrometry (CBS-MS), which combines the features of microextraction and fast ionization methods, was applied for the analysis of brain tumors. In this approach, a sword-shaped probe is coated with a sorptive material to enable the extraction of analytes from biological samples. The analytes are then desorbed using only a few microliters of solvent, followed by the insertion of the CBS device into the interface on the mass spectrometer source. The results of this proof-of-concept experiment confirmed that CBS coupled to high-resolution mass spectrometry (HRMS) enables the rapid differentiation of two histologically different lesions: meningiomas and gliomas. Moreover, quantitative CBS-HRMS/MS analysis of carnitine, the endogenous compound, previously identified as a discriminating metabolite, showed good reproducibility with the variation below 10% when using a standard addition calibration strategy and deuterated internal standards for correction. The resultant data show that the proposed CBS-MS technique can be useful for on-site qualitative and quantitative assessments of brain tumor metabolite profiles.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».