Centrifugal microfluidic systems for cancer cell separation: Advances, challenges, and applications
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains a leading global health challenge, with circulating tumor cells (CTCs) playing a pivotal role in metastasis and disease progression. Efficient detection and isolation of CTCs are essential for early diagnosis, therapeutic monitoring, and the advancement of personalized treatment strategies. However, their extreme rarity in peripheral blood presents significant technical challenges for reliable enrichment and analysis. Centrifugal microfluidic systems, or lab-on-a-disc (LOCD) platforms, offer a promising solution by enabling automated, high-throughput, and cost-effective separation of rare cancer cells with minimal manual intervention. This review provides a comprehensive analysis of recent advances in centrifugal microfluidic technologies, with a focus on cancer cell separation for diagnostics and the challenges of clinical translation. Particular attention is given to the optimization of separation techniques, improvements in microchannel design, and strategies to minimize contamination and cell damage while enhancing purity and yield. We critically compare label-free, affinity-based, and hybrid separation approaches, and examine how material selection, surface functionalization, automation, and integrated detection modules in-fluence device performance. Clinical relevance is emphasized throughout, including examples of real patient applications, regulatory challenges, and translational barriers. Furthermore, we propose future directions to address persistent limitations such as clogging, limited specificity, and standardization. While routine clinical implementation remains complex, recent innovations have significantly improved system robustness, reproducibility, and accessibility. This review serves as a resource for researchers and clinicians, summarizing the current state of the field and outlining the path forward for the next generation of centrifugal microfluidic systems tailored for cancer cell separation.
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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 ».