Immune monitoring for immuno-oncology applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The immunotherapy revolution has spurred the development of many new drugs and drug regimens for patient treatment. A key challenge is to identify the factors that drive patient toxicities and responses to treatment, with a particularly acute need for predictive biomarkers that can discriminate patients destined to respond and fail treatment. Technologies to interrogate immune cells are now readily available, but important gaps remain in their application, which limit the full realization of the promise of precision oncology. High parameter flow cytometry is a gold-standard but is limited by difficulty of panel design and lack of standardization. We present Color Wheel, a panel design tool, which builds optimized antibody panels based on the user’s instrument. These optimized panels have been manufactured in a dried, ready to use format to drive workflow and assay standardization. Initial results demonstrate excellent concordance between the dried and liquid versions of the high parameter multicolor panel(s). Molecular cytometry represents an exciting new approach to high dimensional immune analysis because it can measure at least 102 proteins and 400 mRNA targets simultaneously per cell. An important application gap for this technology is lack of data indicating the sequencing depth needed for adequate resolution. Here, we present results from a molecular cytometry experiment sequenced deeply, and then bioinformatically sub-sampled at different levels to identify the minimum level of sequencing needed for clear identification of cells, which can serve as a reference guide for users to save time and cost in their experiments. We also present preliminary data generated using dried version of molecular cytometry panel(s).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».