Flow Cytometric Detection of ZAP-70 in Chronic Lymphocytic Leukemia: Correlation With Immunocytochemistry and Western Blot Analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Expression of ZAP-70 in chronic lymphocytic leukemia (CLL) predicts worse clinical outcome in patients with early-stage disease. It has become important to include ZAP-70 in the immunophenotyping panel used to diagnose CLL, commonly performed by flow cytometry (FC). Nevertheless, the methodology used to detect ZAP-70 by FC has not been extensively evaluated. OBJECTIVE: To describe our FC method for detecting ZAP-70 in CLL and assess whether this assay is useful in estimating the ZAP-70 protein level in CLL cells. DESIGN: ZAP-70 expression was assessed by FC in 45 consecutive newly diagnosed CLL patients, and the results were correlated with those of immunocytochemistry and Western blot analysis. RESULTS: With >25% ZAP-70-positive B cells as the cutoff, the FC results had a perfect concordance with those of immunocytochemistry (39/39, 100%) and Western blot analysis (7/7, 100%). The use of autofluorescence controls was found to be superior to other alternatives. Overall, 19 (42%) of 45 cases were ZAP-70 positive in our series. Since only 7 cases (16%) had >20% to 30% ZAP-70-positive B cells, the cutoff of >25% readily separated CLL into positive and negative groups in most cases. ZAP-70 positivity was significantly associated with atypical morphology but not other laboratory parameters evaluated. CONCLUSIONS: With proper specimen processing and the use of directly fluorescence-conjugated anti-ZAP-70 antibody, one can readily incorporate ZAP-70 into the routine FC study panel for CLL. Our data suggest that FC is a rapid and useful method to estimate the ZAP-70 protein expression level in CLL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».