Evaluation of the detection of the homologous transfusion of a red blood cell concentrate in vivo for antidoping
Notice bibliographique
Résumé
Two doping cases of homologous blood transfusion (HBT) during Tokyo 2020 Summer Olympics have shown that more controls are needed. The method of detection using flow cytometry to evaluate the expression of minor blood group antigens from red blood cells (RBCs) and identify different RBC populations is efficient but still complex to perform with multiple antigens detection. Recently, the interest of using forensic DNA analysis was also highlighted as a potential new method to detect HBT, with possibility to start from dried blood spots (DBS) instead of fresh blood. After a first phase of development, a protocol was validated for HBT detection using DNA analysis after extraction from DBS. Presence of a second DNA was clear down to 2% of donor blood in vitro. A flow cytometry protocol was also developed with preparation and analysis in 96-well plates and detection of two different antigens per well using two secondary antibodies with distinct fluorophores. The objective of the project was to evaluate the window of detection of an HBT performed in vivo with 150 mL of RBC concentrate. Blood samples obtained over 7 weeks post-transfusion were analyzed. DNA profiling from DBS was not sensitive enough to detect the presence of a second DNA even 1 day after transfusion. On the contrary, the flow cytometry protocol was very efficient and allowed identification of several double populations of RBC (expressing/non-expressing several antigens) until day 50 post-transfusion. This protocol can be fully validated for a future application to doping control samples.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».