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Enregistrement W4393075499 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-3800

Abstract 3800: Next generation of spatial biology: High-throughput multiplexed Imaging Mass Cytometry™ with whole slide modes

2024· article· en· W4393075499 sur OpenAlexaff
Qanber Raza, Thomas D. Pfister, Jyh Yun Chwee, Liang Lim, David Howell, Nikesh Parsotam, David M. King

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensIntegrity Testing Laboratory (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass cytometryThroughputMultiplexingCytometryComputer scienceBiologyComputational biologyFlow cytometryMolecular biologyGeneticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gaining spatial insights into the cellular composition of tumor tissue has tremendous potential to inform clinical and translational researchers about mechanisms behind spatial predictors of immunotherapy success, disease etiology and progression. Imaging Mass Cytometry™ (IMC™) is a high-plex spatial biology imaging technique that enables deep characterization of the diversity and complexity of the tumor microenvironment (TME). IMC supports detailed assessment of cell phenotype and function using 40-plus metal-tagged antibodies simultaneously on a single slide without issues associated with fluorescence-based spectral overlap, tissue autofluorescence or implementation of multiple washing and acquisition cycles. Currently, IMC enables user-defined regions of interest (ROI) in tissues to evaluate cellular and structural composition. To enhance the IMC user experience, we developed two new whole slide imaging (WSI) modes which enable streamlined workflows using ultrafast preview mode (PM) and high-throughput tissue mode (TM). PM samples the entire tissue at predefined spacing to rapidly capture a low-resolution image of all expressed markers in the antibody panel. PM generates an image in minutes to enable informed ROI placements while leaving the stained tissue intact for higher-resolution imaging. PM and TM are designed so acquisitions can easily occur on the same slide without additional processing steps. TM rapidly acquires images of the whole tissue at lower resolution (7 μm pixel size) at a quality that can be used for quantitative analysis of the tissue spatial biology. Specifically designed for high-throughput applications, TM in combination with a newly available 40-slide loader for the Hyperion XTi™ Imaging System permits automated and continuous imaging of more than 40 large tissue samples (400 mm2 per tissue) per week. We showcase the application of WSI modes using the newly developed Maxpar® Human Immuno-Oncology IMC Panel Kit. The 31-marker panel was combined with catalog antibodies to create a 40-plus-marker panel that expands the ability to conduct comprehensive high-plex tumor and immune cell profiling. Tumor tissue microarrays (TMA) and whole tumor tissue sections were stained with the expanded panel. Single-cell analysis of selected ROIs, on whole tumor sections and TMAs, guided by PM data successfully provided quantitative analyses of spatial biology at single-cell resolution. In parallel, TM on whole tumor sections followed by pixel-based analysis provided a spatially resolved quantitative assessment of specific tumor and immune components of the TME. This work demonstrates the expanded capabilities of IMC and establishes it as a reliable high-plex spatial biology imaging platform with high-throughput imaging capabilities ideally suited for translational and clinical applications. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. Citation Format: Qanber Raza, Thomas D. Pfister, Jyh Yun Chwee, Liang Lim, David Howell, Nikesh Parsotam, David King, Christina Loh. Next generation of spatial biology: High-throughput multiplexed Imaging Mass Cytometry™ with whole slide modes [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 3800.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,506

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2024
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