From genotype to phenotype: decoding mutations in blasts by holo-tomographic flow cytometry
Notice bibliographique
Résumé
Cup-like nuclear morphological alterations in acute myeloid leukemia (AML) blasts have been widely correlated with Nucleophosmin 1 (NPM1) mutations. NPM1-mutated AML has earned recognition as a distinct entity among myeloid tumors, but the absence of a thoroughly established tool for its morphological analysis remains a notable gap. Holographic tomography (HT) can offer a label-free solution for quantitatively assessing the 3D shape of the nucleus based on the volumetric variations of its refractive indices (RIs). However, traditional HT methods analyze adherent cells in a 2D layer, leading to non-isotropic reconstructions due to missing cone artifacts. Here we show for the first time that holo-tomographic flow cytometry (HTFC) achieves quantitative specificity and precise capture of the nucleus volumetric shape in AML cells in suspension. To retrieve nucleus specificity in label-free RI tomograms of flowing AML cells, we conceive and demonstrate in a real-world clinical case a novel strategy for segmenting 3D concave nuclei. This method implies that the correlation between the "phenotype" and "genotype" of nuclei is demonstrated through HTFC by creating a challenging link not yet explored between the aberrant morphological features of AML nuclei and NPM1 mutations. We conduct an ensemble-level statistical characterization of NPM1-wild type and NPM1-mutated blasts to discern their complex morphological and biophysical variances. Our findings suggest that characterizing cup-like nuclei in NPM1-related AML cells by HTFC may enhance the diagnostic approach for these tumors. Furthermore, we integrate virtual reality to provide an immersive fruition of morphological changes in AML cells within a true 3D environment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».