Abstract 677: Increasing plexity of imaging mass cytometry for tumor tissue analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) is the leading platform for high-plex tissue imaging. IMC allows for detailed assessment of cell phenotype and function using 40-plus markers simultaneously at subcellular resolution on a single slide. A comprehensive IMC panel containing structural, functional, and immune markers enables us to reveal the complex heterogeneity of tumor tissues as well as the tumor microenvironment (TME). Driven by an increase in the number of antibody markers and the addition of mRNA markers, there is an increasing demand for larger panels. In addition, increasing the number of investigated target markers on a single tissue enriches spatial characterization that may facilitate a more accurate prediction of disease progression and preclinical outcome measures in clinical research projects using tumor biopsies or tissue microarrays (TMAs). Therefore, to increase the plexity of IMC panels, it is essential to expand the number of available metal channels. Here, we demonstrate the incorporation of conjugated antibodies with yttrium (89Y) and indium (115In), two low-mass metals, for IMC application. These metal tags have been previously tested as putative channels for IMC application. We performed IMC analysis of various tissue types stained with panels of conjugated antibodies including the novel 89Y- and 115In-conjugated antibodies. At least 3 different regions of interest (ROIs) were assessed for each of the investigated tissue types. We compared images for the 89Y- and 115In-conjugated antibodies with the images generated using Maxpar® catalog antibodies of the same clones, with a focus on marker specificity and background signal. Compared with the lanthanide-conjugated catalog antibodies, the 89Y- and 115In-conjugated antibodies showed equivalent specificity and staining quality. Our results open a new avenue to assign markers to 89Y and 115In, which enables a larger list of potential targets to be investigated in any IMC study. Expanding the number of markers to 40-plus in Imaging Mass Cytometry will improve the imaging results necessary to identify novel cell signatures (phenotype and interactions) in the TME. Citation Format: Thomas D. Pfister, Shaida Ouladan, Huihui Yao, Daniel Majonis, Christina Loh, Nick Zabinyakov. Increasing plexity of imaging mass cytometry for tumor tissue analysis [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 677.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».