Microparticles as biomarkers of lung disease: enumeration in biological fluids using lipid bilayer microspheres
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles, specifically microparticles (MPs), are rapidly gaining attention for their capacity to act as biomarkers for diagnosis, prognosis, or responsiveness to therapy in lung disease, in keeping with the concept of precision medicine. However, MP analysis by high-sensitivity flow cytometry (FCM) is complicated by a lack of accurate means for MP enumeration. To address this gap, we report here an enhanced FCM MP gating and enumeration technique based on the use of novel engineered lipid bilayer microspheres (LBMs). By comparison of LBM-based MP enumeration with conventional bead- or fluorescent-based FCM enumeration techniques and a gravimetric consumption gold standard, we found LBMs to be superior to commercial bead preparations, showing the smallest fixed bias and limits of agreement in Bland Altman analyses. LBMs had simultaneous capacity to aid FCM enumeration of MPs in plasma, BAL, and cell culture supernatants. LBM enumeration detected differences in MP counts in mice exposed to intraperitoneal lipopolysaccharide or saline. LBMs provided for 1) higher sensitivity for gating MPs populations, 2) reduced background within MP gates, 3) more appropriate size, and 4) an inexpensive alternative amenable to different fluorescent tags. LBM-based MP enumeration was useful for a series of different FCM systems assessed, whereas LBM gating benefited high- but not low-sensitivity FCM systems compared with fluorescence gating. By offering exclusive advantages over current means of gating and enumerating MPs, LBMs are uniquely suited to realizing the potential of MPs as biomarkers in biological lung fluids and facilitating precision medicine in lung disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».