Variability of RANKL and osteoprotegerin staining in synovial tissue from patients with active rheumatoid arthritis: quantification using color video image analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the interpatient, interbiopsy, and intrabiopsy variability of receptor activator of nuclear factor kB ligand (RANKL) and osteoprotegerin (OPG) immunostaining within synovial tissue from rheumatoid knee joints with active synovitis, using digital image analysis. METHODS: Synovial biopsy specimens were obtained from patients with rheumatoid arthritis (RA) and active synovitis. Immunohistologic analysis was performed on frozen synovial tissue biopsy specimens from 6 patients using a monoclonal antibody (Mab) to detect RANKL (626) or OPG (805 or 8051). Patients with a minimum of 4 synovial biopsies were included in the study. Sections were evaluated by computer assisted image analysis to assess between-patient, between-biopsy, and intra-biopsy variability of OPG and RANKL protein expression. The study was designed to deliberately maximize the variability. RESULTS: Computerized image analysis of staining with Mab to RANKL and OPG revealed variance for each antibody across the 3 components of the total variability. CONCLUSION: Our study shows that variability in synovial immunostaining of RANKL and OPG protein is a significant and complex problem. We discuss methods to reduce this variability and suggest that the auspices of OMERACT may be employed to advance the study of synovium in collaborative international studies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».