Microfluidic‐Assisted CTC Isolation and In Situ Monitoring Using Smart Magnetic Microgels
Notice bibliographique
Résumé
Capturing rare disease-associated biomarkers from body fluids can offer an early-stage diagnosis of different cancers. Circulating tumor cells (CTCs) are one of the major cancer biomarkers that provide insightful information about the cancer metastasis prognosis and disease progression. The most common clinical solutions for quantifying CTCs rely on the immunomagnetic separation of cells in whole blood. Microfluidic systems that perform magnetic particle separation have reported promising outcomes in this context, however, most of them suffer from limited efficiency due to the low magnetic force generated which is insufficient to trap cells in a defined position within microchannels. In this work, a novel method for making soft micromagnet patterns with optimized geometry and magnetic material is introduced. This technology is integrated into a bilayer microfluidic chip to localize an external magnetic field, consequently enhancing the capture efficiency (CE) of cancer cells labeled with the magnetic nano/hybrid microgels that are developed in the previous work. A combined numerical-experimental strategy is implemented to design the microfluidic device and optimize the capturing efficiency and to maximize the throughput. The proposed design enables high CE and purity of target cells and real-time time on-chip monitoring of their behavior. The strategy introduced in this paper offers a simple and low-cost yet robust opportunity for early-stage diagnosis and monitoring of cancer-associated biomarkers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».