Detection and Quantification of Circulating Tumor Cells in PBMCs or Blood Using Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Circulating Tumor Cells (CTCs) are cells that have detached from primary tumor tissues or metastases and entered into peripheral blood circulation, led to cancer recurrence and distal metastasis. Evaluation of CTCs conduces to tumor diagnosis, treatment, monitoring, and prognosis. Tumor cell spiking assay was frequently used to evaluate the sensitivity, specificity, accuracy, and repeatability of the methods or systems for enumeration of rare CTCs. In this work, a novel flow cytometer NovoCyte® Quanteon™ was employed to measure and quantify spiked human tumor cells of colon carcinoma (SW620) in normal PBMCs or peripheral blood. First, immunofluorescence labeled (EpCAM-APC antibody) SW620 cells (0–256 cells) were serially diluted in 1×106 PBMCs and tested directly on Quanteon. The data indicate that CTC detection using Quanteon has a sensitivity of 0.0001% (one CTC per million cells) and an excellent linear relationship between the number of cells detected and the predicted number added. Furthermore, SW620 cells (0–2000 cells) were serially diluted in 2mL normal whole blood, following the traditional isolation of PBMCs, magnetic EpCAM-positive selection, immunofluorescence labeling (CD45 FITC, EpCAM APC) and washing. The results show that the average recovery of CTCs is more than 75%. Flow cytometry is a valuable tool for therapeutic monitoring and prognosis assessment. Detection of CTC is critical for a “liquid biopsy”. These experimental results demonstrate that the NovoCyte Quanteon flow cytometer can provide high specificity and accuracy of CTC detection through both direct identification and EpCAM affinity bead-based enrichment methods.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».