Mass Spectrometry Provides a Highly Sensitive Noninvasive Means of Sequencing and Tracking M-Protein in the Blood of Multiple Myeloma Patients
Notice bibliographique
Résumé
The amino acid sequence of the M-protein for multiple myeloma is unique compared to the polyclonal antibodies in patients' blood. This uniqueness is exploited to develop an ultrasensitive M-protein detection method utilizing mass spectrometry (MS). The method involves the de novo amino acid sequencing of the full-length M-protein, and a targeted MS/MS assay to detect and quantify the unique M-protein sequence in serum samples. Healthy control serum spiked with NISTmAb and serial samples from an MM patient were used to demonstrate the ability of the platform to sequence and monitor a target M-protein. The de novo NISTmAb protein sequence obtained matched the published sequence, confirming the ability of the platform to accurately sequence a target M-protein in serum. NISTmAb was quantified down to 0.0002 g/dL in serum, a level hundreds of times more sensitive than conventional blood-based tests such as SPEP and IFE. The M-protein in the patient sample could be quantified throughout complete remission, demonstrating the utility of the assay to track M-protein considerably beyond the sensitivities of current blood-based tests. Notably, the assay detected a 2-fold rise in M-protein levels 10 months before any changes were detected by conventional IFE. The MS-based assay is highly sensitive, noninvasive, and requires only a small amount of serum, less than 100 μL. Sequencing data is deposited into PRIDE with identifier PXD022784, and quantification data can be found in Panorama Public with identifier PXD022980.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».