Spectroimmunohistochemistry: A Novel Form of MALDI Mass Spectrometry Imaging Coupled to Immunohistochemistry for Tracking Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
MALDI mass spectrometry imaging (MALDI-MSI) is currently used for clinical applications, such as biomarker identification, particularly for the study of solid tumors. The ability to map specific compounds that have been determined to be biomarkers and therapeutic targets is relevant for the evaluation of the efficacy of targeted therapies. This article describes a new method called Spectro-ImmunoHistoChemistry (SIHC), which combines the use of specific antibodies against markers and mass spectrometric imaging in the MS/MS mode. SIHC is based on direct primary antibody-antigen recognition, trypsin digestion of the antibody overlaying the markers of interest in the tissue section, and MALDI-MSI of the tryptic peptides generated from the antibody. This approach has both clinical and pharmacological applications. First, it can be used as a cross-validation method to monitor the presence specifically of a marker in a tissue section. Second, SIHC could potentially be used as a novel technology for tracking specific antibodies after in vivo injection for anti-cancer treatments. Additionally, SIHC could enable novel clinical applications of MSI, such as monitoring the efficacy of cytotoxic antibody treatments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».