Multiplexed color‐coded probe‐based gene expression assessment for clinical molecular diagnostics in formalin‐fixed paraffin‐embedded human renal allograft tissue
Notice bibliographique
Résumé
Histopathologic diagnoses in transplantation can be improved with molecular testing. Preferably, molecular diagnostics should fit into standard-of-care workflows for transplant biopsies, that is, formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) processing. The NanoString(®) gene expression platform has recently been shown to work with FFPE samples. We aimed to evaluate its methodological robustness and feasibility for gene expression studies in human FFPE renal allograft samples. A literature-derived antibody-mediated rejection (ABMR) 34-gene set, comprised of endothelial, NK cell, and inflammation transcripts, was analyzed in different retrospective biopsy cohorts and showed potential to molecularly discriminate ABMR cases, including FFPE samples. NanoString(®) results were reproducible across a range of RNA input quantities (r = 0.998), with different operators (r = 0.998), and between different reagent lots (r = 0.983). There was moderate correlation between NanoString(®) with FFPE tissue and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR) with corresponding dedicated fresh-stabilized tissue (r = 0.487). Better overall correlation with histology was observed with NanoString(®) (r = 0.354) than with qRT-PCR (r = 0.146). Our results demonstrate the feasibility of multiplexed gene expression quantification from FFPE renal allograft tissue. This represents a method for prospective and retrospective validation of molecular diagnostics and its adoption in clinical transplantation pathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | high |
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».