164 A 50-marker mass cytometry intracellular cytokine staining panel: unprecedented resolution enables unrivaled detection of functional diversity present among human immune cell subsets
Notice bibliographique
Résumé
Background Understanding mechanisms of immune evasion to therapeutics or during responses to cancer, autoimmunity and infectious diseases requires high-dimensional functional profiling at the single-cell level. Measurement of functional immune cell signatures that include both inflammation and immunosuppression provides key insights into several facets of cancer research and therapy. If single-cell detection of cytokines spanning many cell lineages was possible, 1) determining mechanisms underlying success/failure of checkpoint blockade, 2) defining immunosuppressive activity of the tumor-resident cell subsets and 3) identifying immunological biomarkers that predict clinical outcomes would be within reach. Based on previous demonstration of superior signal resolution for intracellular readouts when compared with fluorescent cytometry, we used CyTOF™ technology to achieve this goal of high-parameter cross-functional profiling. Through the application of this orthogonal technology, we circumvent the limitations of fluorescence-based cytometry, such as signal spillover, autofluorescence, compensation errors and spectral unmixing complications.Methods A 50-marker CyTOF panel that achieves comprehensive phenotyping of immune subpopulations with detection of 20-plus intracellular cytokines spanning Th1, Th2, Th17 and Treg lineages for functional profiling was developed. PBMC were cultured with an array of stimulation conditions, stained and acquired on the CyTOF XT system. Datasets were analyzed using PhenoGraph clustering and visualized with opt-SNE to determine cellular functional diversity.Results Our findings show clear detection of IL-5-, IL-10- and IL-13-producing cells, found in surprising co-expression patterns with pro-inflammatory cytokines such as IFNγ. More significantly, we were able to detect expression of several secretory analytes that are historically difficult to identify by flow cytometry at a single-cell level, including the immunosuppressive cytokine TGF-β. Furthermore, deeper analyses of functional immune capacity unveiled unique, previously unidentified subpopulations of potential interest.Conclusions Mass cytometry, in concert with this comprehensive cytokine profiling panel, provides a far wider lens of visualization of the functional diversity of human immune cells than has been achieved previously. We predict that using this panel, novel immune regulatory mechanisms that abate/prevent cellular responses in tumors will be revealed. Furthermore, given the ease of panel design and customization offered by mass cytometry, this panel provides a scaffold for easily constructing additional panels to address research-specific needs. In sum, our findings indicate that the CyTOF XT platform is well positioned as a catalyst for seminal discoveries in immune profiling to drive therapeutic design and advanced disease monitoring in cancer.For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».