Monitoring of breast cancer progression via aptamer-based detection of circulating tumor cells in clinical blood samples
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Breast cancer (BC) diagnostics lack noninvasive methods and procedures for screening and monitoring disease dynamics. Admitted CellSearch ® is used for fluid biopsy and capture of circulating tumor cells of only epithelial origin. Here we describe an RNA aptamer (MDA231) for detecting BC cells in clinical samples, including blood. The MDA231 aptamer was originally selected against triple-negative breast cancer cell line MDA-MB-231 using cell-SELEX. Methods: The aptamer structure in solution was predicted using mFold program and molecular dynamic simulations. The affinity and specificity of the evolved aptamers were evaluated by flow cytometry and laser scanning microscopy on clinical tissues from breast cancer patients. CTCs were isolated form the patients’ blood using the developed method of aptamer-based magnetic separation. Breast cancer origin of CTCs was confirmed by cytological, RT-qPCR and Immunocytochemical analyses. Results: MDA231 can specifically recognize breast cancer cells in surgically resected tissues from patients with different molecular subtypes: triple-negative, Luminal A, and Luminal B, but not in benign tumors, lung cancer, glial tumor and healthy epithelial from lungs and breast. This RNA aptamer can identify cancer cells in complex cellular environments, including tumor biopsies (e.g., tumor tissues vs. margins) and clinical blood samples (e.g., circulating tumor cells). Breast cancer origin of the aptamer-based magnetically separated CTCs has been proved by immunocytochemistry and mammaglobin mRNA expression. Discussion: We suggest a simple, minimally-invasive breast cancer diagnostic method based on non-epithelial MDA231 aptamer-specific magnetic isolation of circulating tumor cells. Isolated cells are intact and can be utilized for molecular diagnostics purposes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».