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Enregistrement W4379984631 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-2109

Abstract 2109: Analytical characterization of a multiplex panel measuring 45 cytokines by proximity extension assay in plasma from subjects with NSCLC

2023· article· en· W4379984631 sur OpenAlexaff
Anne Jang, Daniel L. Feingold, Mark H. Watson, Gwënaël Pottiez, Rudolf Guilbaud, Nicholas Dupuis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiplexImmune systemCytokineImmunoassayLung cancerCancerImmunologyMedicineCancer researchOncologyInternal medicineBiologyAntibodyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Cytokines are fundamental regulators of immune system processes and are responsible for the differentiation, proliferation, and function of immune cells. With many anti-cancer therapeutic strategies focused on targeting or harnessing the immune system, or components thereof, quantification of circulating cytokines has become important to describe the pharmacodynamic and mechanistic effects of these investigational therapies. To support these efforts, new multiplexed immunoassay panels have been developed to expand the available options for broad spectrum characterization of cytokine profiles from biospecimens. Here we characterize the analytical performance of one such panel based on proximity extension assay technology to measure 45 cytokines in plasma. Experimental Procedures Plasma samples (n = 27) from patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), along with age-matched plasma samples (n = 6) from healthy normal subjects were analyzed using the Olink Cytokine 48 kit. Samples were thawed and processed according to manufacturer instructions for the incubation, extension, and detection on the Olink Signature Q100 instrument. A subset of the screened samples was run in quadruplicate across multiple runs and analyzed on two separate instruments. Results Of the 45 cytokines assayed, 41 had values above the assay limit of detection in ≥75% of samples analyzed. When compared to the normal human plasma, 26 cytokines were significantly elevated (p-value ≤ 0.05) in plasma from NSCLC subjects, including those known to be associated both with poor (e.g., IL-1β, IL-6) and good prognosis (e.g., IFN-γ). Furthermore, many of the cytokines with significant differences were of low abundance; 13 of the 26 cytokines had mean values ≤ 20.0 pg/mL. For two of the incurred samples which were run across multiple replicates and runs, with mid- to high- levels of cytokines, the median intra-assay CV across all assays was 6.2% with 90% of the assays demonstrating CVs of less than 12%. This only increased to a 7.7% median CV in inter-run comparison with 90% of the assays remaining below 12%. Additional results from the incurred sample analysis will be presented. Conclusions These results demonstrate that multiplex cytokine analysis, based on proximity extension assays, can be effectively deployed to screen a large number of targets and can uncover clinically relevant changes in low abundant cytokines. Citation Format: Anne Jang, Daniel Feingold, Mark H. Watson, Gwenaël Pottiez, Rudolf Guilbaud, Nicholas Francois Dupuis. Analytical characterization of a multiplex panel measuring 45 cytokines by proximity extension assay in plasma from subjects with NSCLC [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 2109.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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