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Enregistrement W4308015010 · doi:10.1186/s13036-022-00308-6

Label-free detection of leukemic myeloblasts in hyaluronic acid

2022· article· en· W4308015010 sur OpenAlexaff
Suhyun Park, Hyueyun Kim, Minna Woo, Minsuk Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaEwha Womans UniversityNational Research Foundation
Mots-clésMyeloid leukemiaBone marrowLeukemiaHyaluronic acidPeripheral bloodPathologyMedicineBiomedical engineeringCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic myeloid leukemia is generally required bone marrow biopsy for diagnosis. Although examining peripheral blood is less invasive, it has not been fully validated as a routine diagnostic test due to suboptimal sensitivity. To overcome this limitation, a number of methodologies based on microfluidics have been developed for sorting circulating tumor cells from peripheral blood of patients with leukemia.In order to develop a more convenient method, we designed an analysis protocol using motion microscopy that amplifies cellular micro motions in a captured video by re-rendering pixels to generate extreme magnified visuals. Intriguingly, no fluctuations around leukemic myeloblasts were observed with a motion microscope at any wavelength of 0-10 Hz. However, use of 0.05% hyaluronic acid, one type of non-newtonian fluid, demonstrated fluctuations around leukemic myeloblasts under conditions of 25 μm/s and 0.5-1.5 Hz with a motion microscope.Thus, the non-invasive detection of leukemic myeloblasts can offer a valuable supplementary diagnostic tool for assessment of drug efficacy for monitoring patients with chronic myeloid leukemia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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