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A platform for artificial intelligence based identification of the extravasation potential of cancer cells into the brain metastatic niche

外渗 背景(考古学) 癌细胞 癌症研究 转移 原发性肿瘤 循环肿瘤细胞 脑瘤 脑癌 脑转移 医学 癌症 生物 神经科学 病理 内科学 古生物学
作者
C. Ryan Oliver,Megan Altemus,Trisha M. Westerhof,Hannah Cheriyan,Xu Cheng,Michelle Dziubinski,Zhifen Wu,Joel A. Yates,Aki Morikawa,Jason Heth,María G. Castro,Brendan M. Leung,Shuichi Takayama,Sofía D. Merajver
出处
期刊:Lab on a Chip [Royal Society of Chemistry]
卷期号:19 (7): 1162-1173 被引量:44
标识
DOI:10.1039/c8lc01387j
摘要

Brain metastases are the most lethal complication of advanced cancer; therefore, it is critical to identify when a tumor has the potential to metastasize to the brain. There are currently no interventions that shed light on the potential of primary tumors to metastasize to the brain. We constructed and tested a platform to quantitatively profile the dynamic phenotypes of cancer cells from aggressive triple negative breast cancer cell lines and patient derived xenografts (PDXs), generated from a primary tumor and brain metastases from tumors of diverse organs of origin. Combining an advanced live cell imaging algorithm and artificial intelligence, we profile cancer cell extravasation within a microfluidic blood-brain niche (μBBN) chip, to detect the minute differences between cells with brain metastatic potential and those without with a PPV of 0.91 in the context of this study. The results show remarkably sharp and reproducible distinction between cells that do and those which do not metastasize inside of the device.

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