A comparative study of circulating tumor cell isolation and enumeration technologies in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Circulating tumor cells (CTCs) have potential as diagnostic, prognostic and predictive biomarkers in solid tumors. Despite FDA approval of CTC devices in various cancers, their rarity and limited comparison between analysis methods hinder their clinical integration for lung cancer. This study aimed to evaluate five CTC isolation technologies using a standardized spike-in protocol: the CellMag™ (EpCAM-based enrichment), EasySep™ and RosetteSep™ (blood cell depletion), and the Parsortix® PR1 and next generation Parsortix® Plus (PX+) (size-based enrichment). The Parsortix® systems were also evaluated for any difference in recovery rates between cell harvest versus in- cassette staining. Healthy donor blood (5 mL) was spiked with 100 fluorescently labeled H1975 lung adenocarcinoma cell line, processed through each system and the isolation efficiency was calculated. All tested systems yielded discordant recovery rates with the CellMag™ having the highest mean recovery (70 ± 14%) followed by the PR1 (in-cassette staining) with a recovery of 49 ± 2% while the EasySep™ had the lowest recovery (18 ± 8%). The CellMag™ and Parsortix® PR1 may have potential clinical applications for lung cancer patients, albeit needing further optimization and validation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».