A Novel Electrokinetic-Based Technique for the Isolation of Circulating Tumor Cells
Notice bibliographique
Résumé
The separation of rare cells from complex biofluids has attracted attention in biological research and clinical applications, especially for cancer detection and treatment. In particular, various technologies and methods have been developed for the isolation of circulating tumor cells (CTCs) in the blood. Among them, the induced-charge electrokinetic (ICEK) flow method has shown its high efficacy for cell manipulation where micro-vortices (MVs), generated as a result of induced charges on a polarizable surface, can effectively manipulate particles and cells in complex fluids. While the majority of MVs have been induced by AC electric fields, these vortices have also been observed under a DC electric field generated around a polarizable hurdle. In the present numerical work, the capability of MVs for the manipulation of CTCs and their entrapment in the DC electric field is investigated. First, the numerical results are verified against the available data in the literature. Then, various hurdle geometries are employed to find the most effective geometry for MV-based particle entrapment. The effects of electric field strength (EFS), wall zeta potential magnitude, and the particles' diameter on the trapping efficacy are further investigated. The results demonstrated that the MVs generated around only the rectangular hurdle are capable of trapping particles as large as the size of CTCs. An EFS of about 75 V/cm was shown to be effective for the entrapment of above 90% of CTCs in the MVs. In addition, an EFS of 85 V/cm demonstrated a capability for isolating particles larger than 8 µm from a suspension of particles/cells 1-25 µm in diameter, useful for the enrichment of cancer cells and potentially for the real-time and non-invasive monitoring of drug effectiveness on circulating cancer cells in blood circulation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».