Smart and low-cost fluorometer for identifying breast cancer malignancy based on lipid droplets accumulation
Notice bibliographique
Résumé
The most common cause of breast cancer-related death is tumor recurrence. To develop more effective treatments, the identification of cancer cell specific malignancy indicators is therefore critical. Lipid droplets are known as an emerging hallmark in aggressive breast tumors. A common technique that can be used for observing molecules in cancer microenvironment is fluorescence microscopy. We describe the design, development and applicability of a smart fluorometer to detect lipid droplet accumulation based on the emitted fluorescence signals from highly malignant (MDA-MB-231) and mildly malignant (MCF7) breast cancer cell lines, that are stained with BODIPY dye. This device uses a visible-range light source as an excitation source and a spectral sensor as the detector. A commercial imaging system was used to examine the fluorescent cancer cell lines before being validated in a preclinical setting with the developed prototype. The outcomes indicate that this low-cost fluorometer can effectively detect the alterations levels of lipid droplets and hence distinguish between "moderately malignant" and "highly malignant" cancer cells. In comparison to prior research that used fluorescence spectroscopy techniques to detect cancer biomarkers, this study revealed enhanced capability in classifying mildly and highly malignant cancer cell lines.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».