Radar plots facilitate differential diagnosis of acute promyelocytic leukemia and NPM1+ acute myeloid leukemia by flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute promyelocytic leukemia (APL) is one of the most life-threatening hematological emergencies and requires a prompt correct diagnosis by cytomorphology and flow cytometry (FCM) with later confirmation by cytogenetics/molecular genetics. However, nucleophosmin 1 muted acute myeloid leukemia (NPM1+ AML) can mimic APL, especially the hypogranular variant of APL. Our study aimed to develop a novel, Radar plot-based FCM strategy to distinguish APLs and NPM1+ AMLs quickly and accurately. METHOD: Diagnostic samples from 52 APL and 32 NPM1+ AMLs patients were analyzed by a 3-tube panel of 10-color FCM. Radar plots combining all markers were constructed for each tube. Percentages of positive leukemic cells and mean fluorescence intensity were calculated for all the markers. RESULTS: APL showed significantly higher expression of CD64, CD2, and CD13, whereas more leukemic cells were positive for CD11b, CD11c, CD15, CD36, and HLA-DR in NPM1+ AMLs. Radar plots featured CD2 expression, a lack of a monocytic component, lack of expression of HLA-DR and CD15, and a lack of a prominent CD11c+ population as recurring characteristics of APL. The presence of blasts with low SSC, presence of at least some monocytes, some expression of HLA-DR and/or CD15, and a prominent CD11c population were recurrent characteristics of NPM1+ AMLs. Radar plot analysis could confidently separate all hypergranular APL cases from any NPM1+ AML and in 90% of cases between variant APL and blastic NPM1+ AML. CONCLUSION: Radar plots can potentially add to differential diagnostics as they exhibit characteristic patterns distinguishing APL and different types of NPM1+ AMLs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».