Feasibility study: Phosphospecific flow cytometry enabling rapid functional analysis of bone marrow samples from patients with multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is an incurable cancer accounting for about 2% of cancer deaths. Its diagnosis is based on a combination of criteria, which are not always easily measurable. Flow cytometry now allows multiplex analysis of intracellular signaling at the single cell level. We investigated the feasibility of using intracellular protein phosphorylation analysis by flow cytometry on primary plasma cells from bone marrow and its usefulness in MM diagnosis.Cells from frozen bone marrow of five MM patients and four normal donors were stimulated with LPS, IL-6, IL-21, IFNα and TNFα. Cells were stained by fluorescent cell barcoding to allow multiplex analysis. Staining with antibodies against phosphorylated NFkB-p65, Stat1, Stat3, and p38 were used to identify cellular responses following stimulation.Activation profiles of MM and normal plasma cells have been established. MM cells showed heterogeneous response profiles while normal cells responses were homogeneous between donors. We also noticed that many MM samples seemed to show elevated basal level of Stat3 phosphorylation. These results suggest that different response profiles in primary MM cells might correspond to different subtypes of the disease. Thus, we provide an example of how these results may be used as a criterion for MM subtypes classification.We demonstrate that flow cytometry can be used to study signaling pathways in primary MM cells. The heterogeneity observed in MM cells from different patients can prove valuable for MM characterization and represents an interesting avenue for future research in MM diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».