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J-GLOBAL ID：202202230811483535   整理番号：22A0827142

血漿細胞障害の正確な分類は人工知能とフローサイトメトリーの組み合わせにより達成される【JST・京大機械翻訳】

Accurate classification of plasma cell dyscrasias is achieved by combining artificial intelligence and flow cytometry

著者 (21件)： Clichet Valentin (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Harrivel Veronique (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Delette Caroline (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Guiheneuf Eric (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Gautier Murielle (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Morel Pierre (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Assouan Deborah (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Merlusca Lavinia (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Beaumont Marie (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Lebon Delphine (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Lebon Delphine (Universite Picardie Jules Verne, HEMATIM, UR 4666, F80025, Amiens, France) ,  Caulier Alexis (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Caulier Alexis (Universite Picardie Jules Verne, HEMATIM, UR 4666, F80025, Amiens, France) ,  Marolleau Jean-Pierre (Service d’Hematologie Clinique et de Therapie Cellulaire, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Marolleau Jean-Pierre (Universite Picardie Jules Verne, HEMATIM, UR 4666, F80025, Amiens, France) ,  Matthes Thomas (Service d’Hematologie, Hopital Universitaire de Geneve, Geneve, Suisse) ,  Vergez Francois (Laboratoire d’Hematologie, Institut Universitaire du Cancer de Toulouse, Toulouse, France) ,  Garcon Loiec (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Garcon Loiec (Universite Picardie Jules Verne, HEMATIM, UR 4666, F80025, Amiens, France) ,  Boyer Thomas (Service d’Hematologie Biologique, CHU Amiens-Picardie, Amiens, France) ,  Boyer Thomas (Universite Picardie Jules Verne, HEMATIM, UR 4666, F80025, Amiens, France)
資料名： British Journal of Haematology  (British Journal of Haematology)
巻： 196  号： 5  ページ： 1175-1183  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0969B  ISSN： 0007-1048  CODEN： BJHEAL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 未知の有意性(MGUS),多発性骨髄腫(SMM)および多発性骨髄腫(MM)の単クローン性乳房症は,非常に一般的な腫瘍である。しかし,これらの実体を区別するのは難しい。本研究では,マルチパラメトリックフローサイトメトリー(MFC)により診断を改善できる最も強力なマーカーを分類することを目的とした。本研究は,2つの独立したコホートに基づく348人の患者を含んだ。最初に,データがどのように発見コホート(123MM,97MGUS)にあるかを評価し,次に,超球面可視化との一連の相関を得るために,それぞれの形質細胞(PC)表現型を分析した。分化(CD)27とCD38のクラスターはMGUSとMMで差次的に発現した(P<0.001)。勾配ブースティングマシン法により,異常PCの割合とPC/CD117陽性前駆体がMGUSとMMを区別する診断で最も影響の大きいパラメータであることを見出した。最後に,MGUSとSMMの間の誤分類なしに,PCジスクラシアが疑われるとき,予測分類≧95%を可能にする決定アルゴリズムを設計した。PCジスクラシア(n=87MM,n=41MGUS)の独立したコホートでこのアルゴリズムを検証した。この人工知能モデルは,世界中のすべてのMFCセンター(https://aihematology.shinyapps.io/PCdyscrasiasToolDg/)のための診断ツール応用ウェブサイトとしてオンラインで利用可能である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *血漿 ,  腫瘍 ,  表現型 ,  分化 ,  可視化 ,  *人工知能 ,  乳房 ,  クラスタ ,  前駆体 ,  母集団 ,  *フローサイトメトリー ,  多発性骨髄腫 ,  CD38抗原
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多発性骨髄腫 ,  意義不明の単クローン性ガンマグロブリン症 ,  マルチパラメトリックフローサイトメトリー ,  人工知能

分類 (2件)： 血液の腫よう  (GK04000M) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 血漿 ,  細胞障害 ,  分類 ,  人工知能 ,  フローサイトメトリー ,  組み合わせ