Validation of CyTOF Against Flow Cytometry for Immunological Studies and Monitoring of Human Cancer Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Flow cytometry is a widely applied approach for exploratory immune profiling and biomarker discovery in cancer and other diseases. However, flow cytometry is limited by the number of parameters that can be simultaneously analyzed, severely restricting its utility. Recently, the advent of mass cytometry (CyTOF) has enabled high dimensional and unbiased examination of the immune system, allowing simultaneous interrogation of a large number of parameters. This is important for deep interrogation of immune responses and particularly when sample sizes are limited (such as in tumors). Our goal was to compare the accuracy and reproducibility of CyTOF against flow cytometry as a reliable analytic tool for human PBMC and tumor tissues for cancer clinical trials. We developed a 40+ parameter CyTOF panel and demonstrate that compared to flow cytometry, CyTOF yields analogous quantification of cell lineages in conjunction with markers of cell differentiation, function, activation, and exhaustion for use with fresh and viably frozen PBMC or tumor tissues. Further, we provide a protocol that enables reliable quantification by CyTOF down to low numbers of input human cells, an approach that is particularly important when cell numbers are limiting. Thus, we validate CyTOF as an accurate approach to perform high dimensional analysis in human tumor tissue and to utilize low cell numbers for subsequent immunologic studies and cancer clinical trials.
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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 | 0,040 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».