Flow cytometric differentiation of abnormal and normal plasma cells in the bone marrow in patients with multiple myeloma and its precursor diseases.
Flow cytometric differentiation of abnormal and normal plasma cells in the bone marrow in patients with multiple myeloma and its precursor diseases.
复制标题
多发性骨髓瘤及其前体疾病患者的骨髓异常和正常浆细胞的流式细胞仪分化。
DOI：
10.1016/j.leukres.2013.12.007
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发表时间：
2014-03
影响因子：
2.7
通讯作者：
Stetler-Stevenson, Maryalice
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tembhare, Prashant R.;Yuan, Constance M.;Venzon, David;Braylan, Raul;Korde, Neha;Manasanch, Elisabet;Zuchlinsky, Diamond;Calvo, Katherine;Kurlander, Roger;Bhutani, Manisha;Tageja, Nishant;Maric, Irina;Mulquin, Marcia;Roschewski, Mark;Kwok, Mary;Liewehr, David;Landgren, Ola;Stetler-Stevenson, Maryalice
关键词：
流式细胞术（FC）计数异常浆细胞（APC）用于浆细胞恶液质（PCD）的诊断和鉴别具有挑战性。我们研究了正常浆细胞（NPC）（N=34）和一系列APC PCD（N=59）中的抗原表达。NPC亚群通常表现出CD 19（-），CD 20（+），CD 45（-）或dim和CD 56（+），这是在PCD中观察到的免疫表型。然而，异常的CD 81仅在APC中观察到（APC检测灵敏度95%;特异性100%）。我们评估了MGUS（N=14）、SMM（N=35）和MM（N=10）之间抗原表达模式的差异，发现CD 45和CD 56的组合有助于将MGUS与SMM和MM区分开（p=0.0002）。
Flow cytometric (FC) enumeration of abnormal plasma cells (APCs) for diagnosis and prognostication of plasma cell dyscrasias (PCD) is challenging. We studied antigen expression in normal plasma cells (NPC) (N=34) and APC in a series of unselected PCD (N=59). NPC subpopulations often demonstrated CD19(−), CD20(+), CD45(−) or dim and CD56(+), an immunophenotype observed in PCD. However abnormal CD81 was only observed in APCs (APC detection sensitivity 95%; specificity 100%). We evaluated differences in antigen expression patterns among MGUS (N=14), SMM (N=35) and MM (N=10), finding the combination of CD45 and CD56 helpful in differentiating MGUS from SMM and MM (p=0.0002).
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DOI：
10.3324/haematol.2009.009100
发表时间：
2009-11-01
期刊：
HAEMATOLOGICA-THE HEMATOLOGY JOURNAL
影响因子：
--
作者：
Paiva, Bruno;Vidriales, Maria-Belen;San Miguel, Jesus F.
通讯作者：
San Miguel, Jesus F.
影响因子：
20.3
作者：
Nowakowski, GS;Witzig, TE;Rajkumar, SV
通讯作者：
Rajkumar, SV
影响因子：
45.3
作者：
Mateo, Gema;Montalban, M. Angeles;Miguel, Jesus F. San
通讯作者：
Miguel, Jesus F. San
影响因子：
3.5
作者：
Seegmiller, Adam C.;Xu, Yin;Karandikar, Nitin J.
通讯作者：
Karandikar, Nitin J.
影响因子：
3.4
作者：
Jasper, Gregory A.;Arun, Indu;Stetler-Stevenson, Maryalice
通讯作者：
Stetler-Stevenson, Maryalice