Guidelines for the diagnosis and monitoring of paroxysmal nocturnal hemoglobinuria and related disorders by flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH) is a rare hematopoietic stem cell disorder characterized by a somatic mutation in the PIGA gene, leading to a deficiency of proteins linked to the cell membrane via glycophosphatidylinositol (GPI) anchors. While flow cytometry is the method of choice for identifying cells deficient in GPI-linked proteins and is, therefore, necessary for the diagnosis of PNH, to date there has not been an attempt to standardize the methodology used to identify these cells. METHODS: In this document, we present a consensus effort that describes flow cytometric procedures for detecting PNH cells. RESULTS: We discuss clinical indications and offer recommendations on data interpretation and reporting but mostly focus on analytical procedures important for analysis. We distinguish between routine analysis (defined as identifying an abnormal population of 1% or more) and high-sensitivity analysis (in which as few as 0.01% PNH cells are detected). Antibody panels and gating strategies necessary for both procedures are presented in detail. We discuss methods for assessing PNH populations in both white blood cells and red blood cells and the relative advantages of measuring each. We present steps needed to validate the more elaborate high-sensitivity techniques, including the need for careful titration of reagents and determination of background rates in normal populations, and discuss technical pitfalls that might affect interpretation. CONCLUSIONS: This document should both enable laboratories interested in beginning PNH testing to establish a valid procedure and allow experienced laboratories to improve their techniques.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,011 |
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 ».