Immune Profiling Mass Cytometry Assay Harmonization: Multicenter Experience from CIMAC-CIDC
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Cancer Immune Monitoring and Analysis Centers - Cancer Immunologic Data Commons (CIMAC-CIDC) Network is supported by the NCI to identify biomarkers of response to cancer immunotherapies across clinical trials using state-of-the-art assays. A primary platform for CIMAC-CIDC studies is cytometry by time of flight (CyTOF), performed at all CIMAC laboratories. To ensure the ability to generate comparable CyTOF data across labs, a multistep cross-site harmonization effort was undertaken. EXPERIMENTAL DESIGN: We first harmonized standard operating procedures (SOPs) across the CIMAC sites. Because of a new acquisition protocol comparing original narrow- or new wide-bore injector introduced by the vendor (Fluidigm), we also tested this protocol across sites before finalizing the harmonized SOP. We then performed cross-site assay harmonization experiments using five shared cryopreserved and one lyophilized internal control peripheral blood mononuclear cell (PBMC) with a shared lyophilized antibody cocktail consisting of 14 isotype-tagged antibodies previously validated, plus additional liquid antibodies. These reagents and samples were distributed to the CIMAC sites and the data were centrally analyzed by manual gating and automated methods (Astrolabe). RESULTS: Average coefficients of variation (CV) across sites for each cell population were reported and compared with a previous multisite CyTOF study. We reached an intersite CV of under 20% for most cell subsets, very similar to a previously published study. CONCLUSIONS: These results establish the ability to reproduce CyTOF data across sites in multicenter clinical trials, and also highlight the importance of quality control procedures, such as the use of spike-in control samples, for tracking variability in this assay.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».