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Enregistrement W4405051387 · doi:10.1182/blood-2024-212070

Detection of M-Protein in Transplant-Ineligible Multiple Myeloma Patients on Daratumumab Using Liquid Chromatography Quadruple Time of Flight Mass Spectrometry

2024· article· en· W4405051387 sur OpenAlexaff
Kaan Yusuf Balta, Matthew Nicholas, Matthew Strelau, Chai W. Phua

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyMass spectrometryChemistryMultiple myelomaLiquid chromatography–mass spectrometryMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Given the recent transition to novel front-line combinations capable of achieving a deeper response, the incorporation of measurable residual disease (MRD) into the response criteria for multiple myeloma (MM) could allow for better prognostication and potentially introduces MRD-adaptive treatment approaches. Liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS) is a powerful analytical tool that combines physical separation with high-resolution mass spectrometric detection. Mass spectrometry (MS) has emerged as a new diagnostic platform for monitoring M-proteins in MM, offering enhanced sensitivity for detecting M-proteins from peripheral blood compared to conventional serum protein electrophoresis/immunofixation analysis. Its utility has been endorsed in the 2021 IMWG guidelines. Methods Peripheral blood samples from MM patients were collected and used for validation of the MS. Samples were prepared in a multistep analytical process involving sample preparation by affinity purification targeting the conserved regions of immunoglobulins G, A, M, kappa, and lambda to enrich immunoglobulins and wash away serum proteins. Samples were analyzed on an Agilent 6545XT AdvanceBio LC/Q-TOF. M-proteins were identified by intact light chain masses above the polyclonal background. Samples were analyzed and compared to immunofixation electrophoresis (IFE) and flow cytometry (FC) (preliminary 10-4, forthcoming 10-5). Results were grouped into 4 categories: IFE+/QTOF+, IFE+/QTOF-, IFE-/QTOF+, IFE-/QTOF-. Limit of detection (LOD) studies were conducted by spiking IgG-kappa biologics into serum for both LC/Q-TOF and IFE. Active and ongoing results The LC/Q-TOF was able to isotype M-proteins similarly to IFE but with a mass accuracy approximately 1 Da. The LC/Q-TOF LOD was ~35 mg/L. 183 patient serum samples were analyzed. 134 were QTOF+/IFE+, 23 were QTOF-/IFE-, 23 were QTOF+/IFE-, and 3 were QTOF-/IFE+. When QTOF+/IFE- results were excluded due to the improved sensitivity of the LC/Q-TOF method, the concordance of LC/Q-TOF with IFE was ~98%. Conclusions Accurate mass determination of the M-protein intact light chain can readily differentiate daratumumab from IgG-kappa M-proteins. Excluding QTOF+/IFE-, the concordance rate was 98% between IFE and QTOF. QTOF demonstrated a LOD for IgG-kappa ~ 35 mg/L which is ~ 5-10x lower than most IFE estimated LODs. Future samples will compare QTOF to MRD assessments using next generation flow cytometry at a detection level of 10-5.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
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