Abstracts of the 15th International Symposium on bioluminescence and chemiluminescence
Notice bibliographique
Résumé
The nucleoside analogue cytosine arabinoside (Ara-C) is the cornerstone of acute myeloid leukaemia (AML) therapy, but approximately 70% of patients fail to achieve complete remission with Ara-C.Current methods of testing drug sensitivity of AML are time consuming and unsuitable for routine screening.This project has developed a bioluminescent bacterial biosensor for use in a simple and rapid assay to determine the Ara-C sensitivity of patient cells, enabling clinicians to consider drug efficacy prior to treatment.An Ara-C-sensitive Escherichia coli was constructed and made self-bioluminescent by introducing the pBBR1MCS-2 plasmid carrying the lux operon (luxCDABE).The biosensor was evaluated with AML cell lines exposed to therapeutic levels of Ara-C.A significant increase in light level was observed in cell-lines known to be Ara-C sensitive.An Ara-C-resistant cell line showed no significant increase in light production in the presence of Ara-C compared to untreated controls.The assay was completed within 8-10 h and correlated well with a standard cytotoxicity assay taking 3 -4 days.Samples of bone marrow and peripheral blood from AML patients were tested by both methods and the rapid bacterial biosensor assay correlated well with standard tests and also patient outcomes, indicating potential for clinical use.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,075 |
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 ».