Isolation-free Identification and Phenotyping of First-Trimester Extravillous Trophoblasts Residing in Cervical Fluid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preeclampsia (PE) remains difficult to predict, particularly when it manifests late in gestation. To capture early placental signals, we profiled trophoblast cells sampled from the cervix in the first trimester using mass cytometry (CyTOF). We established protocols for clinical sample storage and applied spike-in reference control cells to deliver reproducible, batch-corrected protein measurements, thereby advancing CyTOF from a discovery tool to a translational platform. Within HLA-G⁺CD45⁻ cells, we identified canonical CK7⁺ extravillous trophoblasts, as well as a previously unrecognized CK7⁻subset, and both subsets expressed placental proteins. Expression of PAPP-A, GAL-13, and GAL-14 was significantly altered in a pilot cohort of pregnancies that subsequently developed late-onset PE, distinguishing cases from controls at both single-marker and multivariate levels. These findings reveal unexpected trophoblast heterogeneity, demonstrate that placental alterations are detectable before the development of late-onset PE, and establish cervical trophoblast profiling as a promising platform for scalable biomarker discovery and first-trimester risk assessment in placenta-mediated disorders. Impact Statement First-trimester trophoblasts sampled from the cervix reveal early molecular changes associated with late-onset preeclampsia, while an isolation-free, reference-normalized CyTOF workflow establishes a scalable, clinically compatible platform for biomarker discovery and multicenter-ready early risk assessment in pregnancy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».