Standardization of Measurable Residual Disease in Acute Myeloid Leukemia by Flow Cytometry: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Measurable residual disease (MRD) is a strong predictor of the risk of relapse of acute myeloid leukemia (AML). Therefore, for use in clinical decision‐making, methods for MRD assessment must achieve adequate accuracy, sensitivity, specificity, and reproducibility. Multiparametric flow cytometry (MFC) is the most widely used method for assessing AML‐MRD, but its sensitivity varies considerably due to the differing approaches used across centers, in addition to the different experiences of flow cytometrists, especially during clonal evolution. This study aimed to standardize AML‐MRD by MFC in a multicenter project involving 16 Brazilian laboratories. Methods In the first phase, specialists were trained in pre‐analytical standard operating procedures (SOPs) and analysis strategies of pre‐validated 8‐ and 10‐color protocols, followed by a data‐only, that is, a Dry Phase of flow cytometry standard (FCS) file exchange by the coordinating laboratory in a comparability assessment. In the second or Wet Phase, laboratories prepared and analyzed their samples, and the FCS files were submitted for central analysis. Results The agreement of MRD results was 81% and 80% between laboratories and central analysts in the Dry and Wet Phases, respectively. However, non‐suitable application of pre‐analytical SOPs hampered MRD interpretation for 30% of the laboratories in the Wet Phase. Conclusions This study demonstrated that standardized flow cytometry protocols are reproducible as long as rigorous SOPs are implemented. The project's results underscore that continuous education and external quality control are essential to build expertise and ensure reliable AML‐MRD results in clinical practice. Trial Registration :The authors have confirmed clinical trial registration is not needed for this submission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».