Society for Immunotherapy of Cancer: Standards for Reporting of Multiplex Immunohistochemistry/Immunofluorescence Assays (STORMI)
Notice bibliographique
Résumé
Multiplex immunofluorescence and immunohistochemistry (mIF/IHC) are increasingly employed antibody-based technologies that use tissue sparingly and facilitate the detection of co-localized or neighboring biomarkers. Specifically, these platforms enable spatial analyses of the tumor microenvironment as well as extended applications, for example, describing normal tissue anatomy, autoimmunity, infectious diseases, etc. mIF/IHC has greatly enhanced biomarker discovery efforts, and a growing number of studies suggest superiority to traditional IHC. Standardization of staining approaches, reporting of image analysis strategies and resultant data is critical for facilitating cross-study comparisons, validation, deployment, and generalization of findings. To address this challenge, The Society for Immunotherapy of Cancer (SITC) previously published two articles providing best practice guidelines for mIF/IHC staining, image analysis, and data sharing. Here, SITC convened stakeholders to develop the third article in the series, a consensus checklist for scientific reporting of mIF/IHC data to support and complement the best practice guidelines. The checklist includes critical components of mIF/IHC applications to be defined within publications such as detailed descriptions of analytical validation; image acquisition, selection, and registration methods; and cell clustering and spatial analysis strategies, amongst others. Such information will help with data reproducibility and comparison across studies towards future drug and assay development.
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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 | 0,277 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,017 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».