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Enregistrement W4382134319 · doi:10.1186/s12967-023-04242-z

Novel method for highly multiplexed gene expression profiling of circulating tumor cells (CTCs) captured from the blood of women with metastatic breast cancer

2023· article· en· W4382134319 sur OpenAlexaff
Morvarid Farhang Ghahremani, Kelly Seto, Woohyun Cho, Michael Craig Miller, Paul W. Smith, David Englert

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensAptose Biosciences (Canada)
Organismes subventionnairesANGLECleveland Clinic
Mots-clésCirculating tumor cellBreast cancerMetastatic breast cancerGene expression profilingProfiling (computer programming)MedicineGene expressionCancer researchOncologyGeneCancerInternal medicineMetastasisBiologyComputer scienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Enumeration of circulating tumor cells (CTCs) has proven clinical significance for monitoring patients with metastatic cancers. Multiplexed gene expression profiling of CTCs is a potential tool for assessing disease status and monitoring treatment response. The Parsortix ® technology enables the capture and harvest of CTCs from blood based on cell size and deformability. The HyCEAD ™ (Hybrid Capture Enrichment Amplification and Detection) assay enables simultaneous amplification of short amplicons for up to 100 mRNA targets, and the Ziplex ™ instrument quantifies the amplicons for highly sensitive gene expression profiling down to single cell levels. The aim of the study was to functionally assess this system. Methods The HyCEAD/Ziplex platform was used to quantify the expression levels for 72 genes using as little as 20 pg of total RNA or a single cultured tumor cell. Assay performance was evaluated using cells or total RNA spiked into Parsortix harvests of healthy donor blood. The assay was also evaluated using total RNA obtained from Parsortix harvests of blood from metastatic breast cancer (MBC) patients or healthy volunteers (HVs). Results Using genes with low expression in WBC RNA and/or in unspiked Parsortix harvests from HVs, the assay distinguished between the different breast cancer and ovarian cancer cell lines with as little as 20 pg of total RNA (equivalent to a single cell) in the presence of 1 ng of WBC RNA. Single cultured cells spiked into Parsortix harvests from 10 mL of HV blood were also detected and distinguished from each other. CVs from repeatability experiments were less than 20%. Hierarchical clustering of clinical samples differentiated most MBC patients from HVs. Conclusion HyCEAD/Ziplex provided sensitive quantification of expression of 72 genes from 20 pg of total RNA from cultured tumor cell lines or from single cultured tumor cells spiked into lysates from Parsortix harvests of HV blood. The HyCEAD/Ziplex platform enables the quantification of selected genes in the presence of residual nucleated blood cells in Parsortix harvests. The HyCEAD/Ziplex platform is an effective tool for multiplexed molecular characterization of mRNA in small numbers of tumor cells harvested from blood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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