High-Dimensional Single-Cell Analysis of Clinical-Grade Flow Cytometry Explains the Unpredictable Complex Shifts of Patient-Specific Immunophenotypes during B-ALL Relapse Progression
Notice bibliographique
Résumé
Relapsed precursor B-cell ALL (B-ALL) commonly evolves from minor diagnostic clones, but their early phenotypic characterization remains unachieved despite abundant multi-omics data. Immunophenotyping, an essential diagnostic and therapy-response monitoring tool, identifies the patient-specific expression pattern of bulk leukemia. At time of relapse, most B-ALL immunophenotypes have undergone substantial and seemingly random multi-directional modulations of their diagnostic expression pattern. For decades, these unpredictable immunophenotypic shifts at time of relapse, observed across different methods of antigen expression assessment, have prevented a deeper understanding of phenotypically-defined leukemia progression biology. Addressing this limitation, we applied unsupervised high-dimensional computational analysis of clinical-grade flow cytometry to dissect the intra-leukemic phenotypic heterogeneity at the single-cell level in longitudinally collected B-ALL patients and matched patient-derived xenografts. Our results provide AI-guided and clinically validated evidence that the observed immunophenotypic shifts during disease progression did not result from antigen expression fluctuations, but from enrichment of distinct phenotypically stable subpopulations. As our study identifies patient-specific subpopulation dynamics during disease evolution, it achieves immunophenotypically-defined leukemia progression assessment, which addresses an important unmet clinical and translational need. In each progression series, population dynamics followed a trajectory towards relapse-dominating subpopulations when selective pressures, such as xenotransplantation or in vivo chemotherapy, were applied, often from very minor abundance levels at diagnosis. Each time, the changes in relative proportions of subpopulations explained the observed immunophenotypic shift at the bulk-level. Overcoming decades-old challenges, our findings provide a new conceptual approach to investigate the role of intra-leukemic phenotypic heterogeneity in B-ALL progression to identify treatment-refractory phenotypes, which could significantly impact patient-care, inform precision-medicine options, and enhance relapse-modelling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».