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Enregistrement W2519718677 · doi:10.1186/s13000-016-0541-z

Multiplexed automated digital quantification of fusion transcripts: comparative study with fluorescent in-situ hybridization (FISH) technique in acute leukemia patients

2016· article· en· W2519718677 sur OpenAlexafffund
Ariz Akhter, Muhammad Kashif Mughal, Ghaleb Elyamany, Gary Sinclair, Raja Zahratul Azma Raja Sabudin, Noraidah Masir, Salwati Shuib, Fariborz Rashid-Kolvear, Meer‐Taher Shabani‐Rad, Douglas A. Stewart, Adnan Mansoor

Notice bibliographique

RevueDiagnostic Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer FoundationCalgary Laboratory Services
Mots-clésFluorescence in situ hybridizationFusion transcriptFusion geneKaryotypeBiologyChromosomal translocationLeukemiaMolecular biologyCancer researchGeneGeneticsChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) classification system defines recurrent chromosomal translocations as the sole diagnostic and prognostic criteria for acute leukemia (AL). These fusion transcripts are pivotal in the pathogenesis of AL. Clinical laboratories universally employ conventional karyotype/FISH to detect these chromosomal translocations, which is complex, labour intensive and lacks multiplexing capacity. Hence, it is imperative to explore and evaluate some newer automated, cost-efficient multiplexed technologies to accommodate the expanding genetic landscape in AL. METHODS: "nCounter® Leukemia fusion gene expression assay" by NanoString was employed to detect various fusion transcripts in a large set samples (n = 94) utilizing RNA from formalin fixed paraffin embedded (FFPE) diagnostic bone marrow biopsy specimens. This series included AL patients with various recurrent translocations (n = 49), normal karyotype (n = 19), or complex karyotype (n = 21), as well as normal bone marrow samples (n = 5). Fusion gene expression data were compared with results obtained by conventional karyotype and FISH technology to determine sensitivity/specificity, as well as positive /negative predictive values. RESULTS: Junction probes for PML/RARA; RUNX1-RUNX1T1; BCR/ABL1 showed 100 % sensitivity/specificity. A high degree of correlation was noted for MLL/AF4 (85 sensitivity/100 specificity) and TCF3-PBX1 (75 % sensitivity/100 % specificity) probes. CBFB-MYH11 fusion probes showed moderate sensitivity (57 %) but high specificity (100 %). ETV6/RUNX1 displayed discordance between fusion transcript assay and FISH results as well as rare non-specific binding in AL samples with normal or complex cytogenetics. CONCLUSIONS: Our study presents preliminary data with high correlation between fusion transcript detection by a throughput automated multiplexed platform, compared to conventional karyotype/FISH technique for detection of chromosomal translocations in AL patients. Our preliminary observations, mandates further vast validation studies to explore automated molecular platforms in diagnostic pathology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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