A Personalized Mass Spectrometry–Based Assay to Monitor M-Protein in Patients with Multiple Myeloma (EasyM)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: M-protein is a well-established biomarker used for multiple myeloma monitoring. Current improvements in multiple myeloma treatment created the need to monitor minimal residual disease (MRD) with high sensitivity. Measuring residual levels of M-protein in serum by MS was established as a sensitive assay for disease monitoring. In this study we evaluated the performance of EasyM—a noninvasive, sensitive, MS-based assay for M-protein monitoring. Experimental Design: Twenty-six patients enrolled in MCRN-001 clinical trial of two high-dose alkylating agents as conditioning followed by lenalidomide maintenance were selected for the study. All selected patients achieved complete responses (CR) during treatment, whereas five experienced progressive disease on study. The M-protein of each patient was first sequenced from the diagnostic serum using our de novo protein sequencing platform. The patient-specific M-protein peptides were then measured by targeted MS assay to monitor the response to treatment. Results: The M-protein doubling over 6 months measured by EasyM could predict the relapse in 4 of 5 relapsed patients 2 to 11 months earlier than conventional testing. In 21 disease-free patients, the M-protein was still detectable by EasyM despite normal FLC and MRD negativity. Importantly, of 72 MRD negative samples with CR status, 62 were positive by EasyM. The best sensitivity achieved by EasyM, detecting 0.58 mg/L of M-protein, was 1,000- and 200-fold higher compared with serum protein electrophoresis and immunofixation electrophoresis, respectively. Conclusions: EasyM was demonstrated to be a noninvasive, sensitive assay with superior performance compared with other assays, making it ideal for multiple myeloma monitoring and relapse prediction.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».