Abstract 21 Machine Learning Approach for Automatic Enumeration of Cord Blood Stem Cells by Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Stem cell laboratories measure the number of viable CD34+ and CD45+ cells in their products by flow cytometry following a standard protocol (ISHAGE). Although the ISHAGE protocol is well documented, its correct application can be challenging. Automated gating algorithms have been created to address this issue, but they have limitations and can only be used in certain conditions. Recent developments in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have made these approaches more accessible and practical to use. For flow cytometry data, the Cytobank platform now offers the Automatic Gating Algorithm (AGA), an AI-ML-based feature allowing users to easily implement their own gating strategies. Objectives The performance of the AGA based on the ISHAGE protocol gating was evaluated using cord blood post-thaw flow cytometry data. Methods In this study, the AGA was trained using 29 flow cytometry cord blood data files analyzed according to the ISHAGE gating strategy. Using the model, an inference analysis was conducted on two series of 12 data samples acquired from two independent operators. The enumeration of viable CD34+ cells was manually performed and compared to the AI analyses. Results The mean differences and standard deviation in vCD34+ counts between the manual and the automatic gating are 6.0% ± 2.7 for Operator #1 and 7.7% ± 2.1 for Operator #2. The correlation coefficients between vCD34+ results are 0.9981 for Operator #1 vs AI, and 0.9699 for Operator #2 vs AI. These results show that the AI inference provides results comparable to human manual gating, and are within the accepted difference of 10% between duplicates as defined by ISHAGE convention. Discussion This study provides a testing ground for using AI-ML-based automatic gating and supports its use in stem cell laboratories with acceptable performance and accuracy. The application of AI and ML for vCD34+ enumeration can potentially lead to the development of more widely applicable automatic gating algorithms. This could improve standardization by providing a common tool for analyzing flow cytometry data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».