Mass Cytometry Analysis Shows That a Novel Memory Phenotype B Cell Is Expanded in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
It would be very beneficial if the status of cancers could be determined from a blood specimen. However, peripheral blood leukocytes are very heterogeneous between individuals, and thus high-resolution technologies are likely required. We used cytometry by time-of-flight and next-generation sequencing to ask whether a plasma cell cancer (multiple myeloma) and related precancerous states had any consistent effect on the peripheral blood mononuclear cell phenotypes of patients. Analysis of peripheral blood samples from 13 cancer patients, 9 precancer patients, and 9 healthy individuals revealed significant differences in the frequencies of the T-cell, B-cell, and natural killer-cell compartments. Most strikingly, we identified a novel B-cell population that normally accounts for 4.0% ± 0.7% (mean ± SD) of total B cells and is up to 13-fold expanded in multiple myeloma patients with active disease. This population expressed markers previously associated with both memory (CD27(+)) and naïve (CD24(lo)CD38(+)) phenotypes. Single-cell immunoglobulin gene sequencing showed polyclonality, indicating that these cells are not precursors to the myeloma, and somatic mutations, a characteristic of memory cells. SYK, ERK, and p38 phosphorylation responses, and the fact that most of these cells expressed isotypes other than IgM or IgD, confirmed the memory character of this population, defining it as a novel type of memory B cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».