Improving Reliability of Immunological Assays by Defining Minimal Criteria for Cell Fitness
Notice bibliographique
Résumé
Human PBMC-based assays are often used as biomarkers for the diagnosis and prognosis of disease, as well as for the prediction and tracking of response to biological therapeutics. However, the development and use of PBMC-based biomarker assays is often limited by poor reproducibility. Complex immunological assays can be further complicated by variation in cell handling before analysis, especially when using cryopreserved cells. Variation in postthaw viability is further increased if PBMC isolation and cryopreservation are done more than a few hours after collection. There is currently a lack of evidence-based standards for the minimal PBMC viability or "fitness" required to ensure the integrity and reproducibility of immune cell-based assays. In this study, we use an "induced fail" approach to examine the effect of thawed human PBMC fitness on four flow cytometry-based assays. We found that cell permeability-based viability stains at the time of thawing did not accurately quantify cell fitness, whereas a combined measurement of metabolic activity and early apoptosis markers did. Investigation of the impact of different types and levels of damage on PBMC-based assays revealed that only when cells were >60-70% live and apoptosis negative did biomarker values cease to be determined by cell fitness rather than the inherent biology of the cells. These data show that, to reproducibly measure immunological biomarkers using cryopreserved PBMCs, minimal acceptable standards for cell fitness should be incorporated into the assay protocol.
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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 | 0,031 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».