High Throughput Sequential ELISA for Validation of Biomarkers of Acute Graft-Versus-Host Disease

Unbiased discovery proteomics strategies have  the potential to identify large numbers of novel biomarkers that can improve  diagnostic and prognostic ...

University of Michigan 

&#x6267;&#x884C;&#x662F;&#x9AD3;&#x7CFB;&#x767D;&#x8840;&#x75C5;&#x76AE;&#x80A4; (MLC) 173 &#x76AE;&#x80A4;&#x6D3B;&#x68C0;&#x6807;&#x672C;&#x7684;&#x56DE;&#x987E;&#x6027;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x786E;&#x5B9A;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x548C;&#x514D;&#x75AB;&#x8868;&#x578B;&#x7684;&#x6807;&#x51C6;&#xFF0C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4ECE;&#x53E6;&#x4E00;&#x4E2A;&#x533A;&#x5206;&#x4E0D;&#x540C;&#x9AD3;&#x6027;&#x969C;&#x788D;&#x3002;11 &#x6709;&#x5173;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x9879;&#x76EE;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x4E0A;&#x534A;&#x573A;&#x548C; 12 &#x6297;&#x539F;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E86;&#x7814;&#x7A76; (CD68 [KP1] CD163&#x3001; CD14&#x3001; CD4&#x3001; &#x9AD3;&#x8FC7;&#x6C27;&#x5316;&#x7269;&#x9176; [MPO] CD33&#x3001; CD117&#x3001; CD34&#x3001; CD56&#x3001; MIB 1&#x3001; CD303 &#x548C; CD123&#xFF09;&#x3002;&#x57FA;&#x7840;&#x9AD3;&#x6027;&#x969C;&#x788D;&#x57FA;&#x672C;&#x4E0A;&#x6025;&#x6027;&#x9AD3;&#x7CFB;&#x767D;&#x8840;&#x75C5; (65.3%)&#x3001; &#x6162;&#x6027;&#x7C92;&#x5355;&#x6838;&#x7EC6;&#x80DE;&#x767D;&#x8840;&#x75C5; &#xFF08;11.0%&#xFF09; &#x548C;&#x96BE;&#x6CBB;&#x6027;&#x8D2B;&#x8840; &#xFF08;10.4%&#xFF09;&#x3002;&#x76AE;&#x635F;&#x4E86;&#x884C;&#x653F;&#x8BC9;&#x8BBC;&#x4E2D;&#x7684;&#x5E76;&#x53D1;&#x7684; 26.6%&#x548C; 60.7%&#x5728;&#x5176;&#x540E;&#x7684; 7.5%&#x3002;&#x51E0;&#x4E2A;&#x5F62;&#x6001;&#x7279;&#x5F81; &#xFF08;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x3001; &#x80BF;&#x7624;&#x7EC6;&#x80DE;&#x3001; &#x708E;&#x6027;&#x80CC;&#x666F;&#x5927;&#x5C0F;&#xFF09; &#x662F;&#x533A;&#x5206;&#x4E0D;&#x540C;&#x9AD3;&#x6027;&#x75BE;&#x75C5;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x4E0A;&#x6709;&#x7528;&#x7684;&#x3002;De novo MLCs &#x663E;&#x793A;&#x7279;&#x5B9A;&#x5F62;&#x6001;&#x7684;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x3002;CD68&#x3001; CD33 &#x548C; MPO &#x534F;&#x4F1A;&#x53EF;&#x4EE5;&#x8BCA;&#x65AD;&#x521A;&#x679C;&#x89E3;&#x653E;&#x8FD0;&#x52A8;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#x7684; 100%&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5316;&#x5B66;&#x5C0F;&#x7EC4;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4E0D;&#x533A;&#x5206;&#x4E0D;&#x540C;&#x57FA;&#x7840;&#x9AD3;&#x6027;&#x75BE;&#x75C5;&#xFF0C;CD123&#xFF0C;&#x662F;&#x7279;&#x522B;&#x5F3A;&#x5927;&#xFF0C;&#x5728;&#x8BA4;&#x8BC6;&#x5230;&#x6162;&#x6027;&#x7C92;&#x5355;&#x6838;&#x7EC6;&#x80DE;&#x767D;&#x8840;&#x75C5;&#x4E5F;&#x5141;&#x8BB8;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x6025;&#x53D8;&#x6D46;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6837;&#x6811;&#x7A81;&#x72B6;&#x7EC6;&#x80DE;&#x80BF;&#x7624; 4 &#x4F8B;&#x6539;&#x53D9;&#x7684;&#x5F02;&#x5E38;&#x3002;

Histologic &#x548C;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x8868;&#x5F81;&#x76AE;&#x80A4;&#x672C;&#x5730;&#x5316;&#x7684;&#x9AD3;&#x6027;&#x969C;&#x788D;&#xFF1A; 173 &#x4F8B;&#x3002;

A retrospective analysis of 173 skin biopsy specimens of myeloid leukemia cutis (MLC) was performed to determine histologic and immunophenotypic criteria that could distinguish the varied myeloid disorders from one another. For the study, 11 relevant histologic items were scored and 12 antigens were studied (CD68 [KP1], CD163, CD14, CD4, myeloperoxidase [MPO], CD33, CD117, CD34, CD56, MIB-1, CD303, and CD123). Underlying myeloid disorders were essentially acute myeloid leukemias (65.3%), chronic myelomonocytic leukemias (11.0%), and refractory anemia (10.4%). Skin lesions were de novo in 7.5%, concurrent in 26.6%, and subsequent in 60.7%. Several morphologic characteristics (density, size of tumor cells, inflammatory background) were statistically useful in distinguishing between varied myeloid disorders. De novo MLCs displayed a specific morphologic profile. Association of CD68, CD33, and MPO could diagnose 100% of the cases of MLC. However, the immunohistochemical panel could not distinguish between the varied underlying myeloid disorders, with the exception that CD123 was particularly powerful in recognizing chronic myelomonocytic leukemia and also permitted reclassification of 4 cases as blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm.

Histologic and immunohistologic characterization of skin localization of myeloid disorders: a study of 173 cases.

Une analyse r&eacute;trospective de 173 sp&eacute;cimens de biopsie de peau de cutis leuc&eacute;mie my&eacute;lo&iuml;de (MLC) a &eacute;t&eacute; r&eacute;alis&eacute;e pour d&eacute;terminer histologique et immunoph&eacute;notypiques crit&egrave;res qui pourraient distinguer les troubles my&eacute;lo&iuml;des vari&eacute;s entre eux. Pour l&#39;&eacute;tude, 11 &eacute;l&eacute;ments histologiques pertinents ont &eacute;t&eacute; marqu&eacute;s et 12 antig&egrave;nes ont &eacute;t&eacute; &eacute;tudi&eacute;s (CD68 [KP1], CD163, CD14, CD4, my&eacute;loperoxydase [MPO], CD33 CD117, CD34, CD56, MIB-1, CD303 et CD123). Troubles my&eacute;lo&iuml;des sous-jacentes &eacute;taient essentiellement des leuc&eacute;mies my&eacute;lo&iuml;des aigu&euml;s (65,3 %), leuc&eacute;mie my&eacute;lomonocytaire chronique (11,0 %) et l&#39;an&eacute;mie r&eacute;fractaire (10,4 %). Les l&eacute;sions cutan&eacute;es &eacute;taient de novo dans 7,5 %, concurrente de 26,6 % et ult&eacute;rieures &agrave; 60,7 %. Plusieurs caract&eacute;ristiques morphologiques (densit&eacute;, taille des cellules tumorales, fond inflammatoire) ont &eacute;t&eacute; statistiquement utiles de distinguer les divers troubles my&eacute;lo&iuml;des. De novo initialement affich&eacute; un profil morphologique sp&eacute;cifique. Association du CD68 et CD33 FTU pourrait diagnostiquer 100 % des cas du MLC. Cependant, le panneau d&#39;immunohistochemical ne pourrait pas de distinction entre les troubles my&eacute;lo&iuml;des sous-jacentes vari&eacute;es, &agrave; l&#39;exception que CD123 &eacute;tait particuli&egrave;rement puissante dans la reconnaissance de la leuc&eacute;mie my&eacute;lomonocytaire chronique et aussi permis de reclassement de 4 cas comme les tumeurs des cellules dendritiques plasmacytoides blastiques.

Etude histologique et immunohistologiques caract&eacute;risation de la localisation de la peau des troubles my&eacute;lo&iuml;des : une &eacute;tude de 173 cas.

Eine Retrospektive Analyse von 173 Haut Biopsie Exemplaren der myeloischen Leuk&auml;mie Cutis (MLC) wurde durchgef&uuml;hrt, um zu bestimmen, histologische und Immunophenotypic Kriterien, die die abwechslungsreichen myeloproliferative Erkrankungen voneinander unterscheiden konnte. F&uuml;r die Studie wurden 11 einschl&auml;gigen histologischen Punkte erzielte und 12 Antigene wurden untersucht (CD68 [KP1], CD163, Verwendung CD14, CD4, Myeloperoxidase [MPO], CD33, CD117, CD34, CD56 MIB-1, CD303 und CD123). Zugrunde liegenden myeloproliferative Erkrankungen waren im Wesentlichen die akute myeloische Leuk&auml;mie (65,3 %), chronische myelomonozyt&auml;re Leuk&auml;mie (11,0 %) und Refrakt&auml;re An&auml;mie (10,4 %). Hautver&auml;nderungen waren de Novo in 7,5 %, gleichzeitige in 26,6 % und nachfolgende in 60,7 %. Verschiedene morphologische Merkmale (Dichte, Gr&ouml;&szlig;e von Tumorzellen, entz&uuml;ndliche Hintergrund) waren statistisch n&uuml;tzlich bei der Unterscheidung zwischen vielf&auml;ltigen myeloproliferative Erkrankungen. De Novo Feld&ouml;ffnungen angezeigt ein bestimmtes morphologische Profil. Verband der CD68, CD33 und MPO konnte 100 % der F&auml;lle von MLC diagnostizieren. K&ouml;nnte Bereich Immunohistochemical unterscheidet jedoch nicht zwischen abwechslungsreichen zugrunde liegenden myeloproliferative Erkrankungen, mit der Ausnahme, dass CD123 besonders stark war in der Erkenntnis chronische myelomonozyt&auml;re Leuk&auml;mie und auch Umgliederung der 4 F&auml;lle als blastisch-Plasmacytoid dendritischen Zellen Neubildungen gestattet.

Histologic und Immunohistologic Charakterisierung der Haut Lokalisierung von myeloproliferative Erkrankungen: eine Studie der 173 F&auml;lle.

&Egrave; stata eseguita un&#39;analisi retrospettiva di 173 esemplari di biopsia della pelle di cutis di leucemia mieloide (MLC) per determinare istologico e criteri immunofenotipici che potevano distinguere i vari disturbi mieloidi uno da altro. Per lo studio, 11 pertinenti elementi istologici sono stati segnati e sono stati studiati 12 antigeni (CD68 [KP1], CD163, CD14, CD4, mieloperossidasi [MPO], CD33, CD117, CD34, CD56, MIB-1, CD303 e CD123). Disordini mieloidi sottostante erano essenzialmente leucemie mieloidi acute (65,3%), leucemie mielomonocitica cronica (11,0%) e anemia refrattaria (10.4%). Le lesioni cutanee erano de novo nel 7,5%, simultanee nel 26,6% e le successive a 60,7%. Alcune caratteristiche morfologiche (densit&agrave;, dimensione delle cellule tumorali, infiammatoria sfondo) erano statisticamente utile nel distinguere tra vari disordini mieloidi. De novo MLC visualizzato uno specifico profilo morfologico. Associazione di CD68, CD33 e MPO potrebbe diagnosticare il 100% dei casi di MLC. Tuttavia, il pannello immunohistochemical potrebbe non distinguere tra vari disturbi mieloidi sottostanti, con l&#39;eccezione che CD123 era particolarmente potente nel riconoscere la leucemia mielomonocitica cronica e anche consentito riclassificazione dei 4 casi come neoplasma a cellule dendritiche plasmacytoid blastiche.

Istologico e immunohistologic caratterizzazione della localizzazione della pelle dei disordini mieloidi: uno studio di 173 casi.

173 &#x76AE;&#x819A;&#x751F;&#x691C;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x767D;&#x8840;&#x75C5;&#x306E;&#x76AE;&#x819A; &#xFF08;MLC&#xFF09; &#x306E;&#x56DE;&#x9867;&#x7684;&#x5206;&#x6790;&#x7D44;&#x7E54;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3092;&#x884C;&#x3063;&#x305F;&#x3068;&#x69D8;&#x3005; &#x306A;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x5225;&#x304B;&#x3089;&#x533A;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x80BA;&#x6D78;&#x6F64;&#x57FA;&#x6E96;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x306F;&#x3001;11 &#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x306E;&#x7D44;&#x7E54;&#x5B66;&#x7684;&#x9805;&#x76EE;&#x30B4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3057;&#x305F;&#x3057;&#x3001;12 &#x6297;&#x539F;&#x3092;&#x691C;&#x8A0E;&#x3057;&#x305F; (CD68 [KP1] CD163&#x3001;CD14&#x3001;CD4&#x3001;&#x30DF;&#x30A8;&#x30ED;&#x30DA;&#x30EB;&#x30AA;&#x30AD;&#x30B7;&#x30C0;&#x30FC;&#x30BC; [MPO] CD33&#x3001;CD117, CD34&#x3001;CD56&#x3001;MIB 1&#x3001;CD303&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073; CD123)&#x3002;&#x57FA;&#x306B;&#x306A;&#x308B;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x306F;&#x3001;&#x672C;&#x8CEA;&#x7684;&#x306B;&#x6025;&#x6027;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x767D;&#x8840;&#x75C5; &#xFF08;65.3 &#xFF05;&#xFF09;&#x3001;&#x6162;&#x6027;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x5358;&#x7403;&#x6027;&#x767D;&#x8840;&#x75C5; (11.0%) &#x3068;&#x96E3;&#x6CBB;&#x6027;&#x8CA7;&#x8840; (10.4%) &#x3067;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x76AE;&#x819A;&#x75C5;&#x5909;&#x306F; de novo 7.5 &#xFF05;&#x3001;26.6 &#xFF05; &#x3067;&#x540C;&#x6642;&#x3068;&#x5F8C;&#x7D9A;&#x3067; 60.7% &#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x5F62;&#x614B;&#x5B66;&#x7684;&#x7279;&#x6027; &#xFF08;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x7D30;&#x80DE;&#x3001;&#x708E;&#x75C7;&#x6027;&#x306E;&#x80CC;&#x666F;&#x306E;&#x30B5;&#x30A4;&#x30BA;&#xFF09; &#x306F;&#x7D71;&#x8A08;&#x7684;&#x306B;&#x69D8;&#x3005; &#x306A;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x306E;&#x9593;&#x3092;&#x533A;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x6709;&#x7528;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;De novo MLCs &#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x5F62;&#x614B;&#x5B66;&#x7684;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x3092;&#x8868;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;CD33&#x3001;MPO CD68 &#x5354;&#x4F1A; MLC &#x306E;&#x75C7;&#x4F8B;&#x306E; 100 &#xFF05; &#x3092;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3002;&#x305F;&#x3060;&#x3057;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5316;&#x5B66;&#x7684;&#x30D1;&#x30CD;&#x30EB;&#x3001;&#x69D8;&#x3005; &#x306A;&#x6839;&#x672C;&#x7684;&#x306A;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3001;CD123 &#x306F;&#x6162;&#x6027;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x5358;&#x7403;&#x6027;&#x767D;&#x8840;&#x75C5;&#x3092;&#x8A8D;&#x8B58;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x7279;&#x306B;&#x5F37;&#x529B;&#x3060;&#x3063;&#x305F;&#x3057;&#x3001;&#x3082; 4 &#x4F8B;&#x306E;&#x7D44;&#x66FF;&#x8EE2;&#x5316;&#x5F62;&#x8CEA;&#x7D30;&#x80DE;&#x69D8;&#x6A39;&#x72B6;&#x7D30;&#x80DE;&#x816B;&#x760D;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x8A31;&#x53EF;&#x4F8B;&#x5916;&#x3067;&#x306F;&#x533A;&#x5225;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3067;&#x3057;&#x305F;&#x3002;

&#x76AE;&#x819A;&#x5C40;&#x5728;&#x9AA8;&#x9AC4;&#x6027;&#x75BE;&#x60A3;&#x306E;&#x75C5;&#x7406;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5B66;&#x7684;&#x30AD;&#x30E3;&#x30E9;&#x30AF;&#x30BF;&#x30EA;&#x30BC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;: 173 &#x75C7;&#x4F8B;&#x306E;&#x691C;&#x8A0E;&#x3002;

&#xC870;&#xC9C1;&#xD559; &#xACB0;&#xC815; 173 &#xD53C;&#xBD80; &#xC0DD; &#xAC80; &#xD45C;&#xBCF8; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xBC31;&#xD608;&#xBCD1; &#xCEE4;&#xD2F0;&#xC2A4; (MLC)&#xC758; &#xD68C;&#xACE0;&#xC804; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC218;&#xD589; &#xD558;&#xB294; &#xBC0F; &#xD558;&#xB098;&#xB97C; &#xB2E4;&#xB978; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xC9C8;&#xD658;&#xC744; &#xAD6C;&#xBCC4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; immunophenotypic &#xAE30;&#xC900;. &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC704;&#xD574; 11 &#xAD00;&#xB828; &#xC870;&#xC9C1;&#xD559; &#xD56D;&#xBAA9; &#xB4DD;&#xC810; &#xD588;&#xB2E4; &#xACE0; 12 &#xD56D; &#xC6D0; &#xACF5;&#xBD80; &#xD588;&#xB2E4; (CD68 [KP1] CD163, CD14, CD4, myeloperoxidase [MPO] CD33, CD117, CD34, CD56, MIB-1, CD303, &#xBC0F; CD123). &#xAE30;&#xBCF8; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xC9C8;&#xD658; &#xAE09;&#xC131; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; leukemias (65.3%), &#xB9CC;&#xC131; myelomonocytic leukemias (11.0%), &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xB0B4; &#xD654; &#xBE48; &#xD608; (10.4%) &#xBCF8;&#xC9C8;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC788;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xD53C;&#xBD80; &#xBCD1; &#xBCC0;&#xC740; 7.5%, 26.6%&#xC5D0; &#xB3D9;&#xC2DC;&#xC640; 60.7%&#xC5D0;&#xC11C; &#xC774;&#xD6C4;&#xC5D0; &#xB4DC; &#xB178; &#xBCF4;. &#xC5EC;&#xB7EC; &#xD615;&#xD0DC; &#xB860; &#xC801; &#xD2B9;&#xC131; (&#xBC00;&#xB3C4;, &#xC885;&#xC591; &#xC138;&#xD3EC;, &#xC5FC;&#xC99D; &#xC131; &#xBC30;&#xACBD; &#xD06C;&#xAE30;) &#xD1B5;&#xACC4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xC9C8;&#xD658;&#xC744; &#xAD6C;&#xBCC4; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xC720;&#xC6A9; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB178; &#xBCF4; &#xB4DC; MLCs &#xD2B9;&#xC815; &#xD615;&#xD0DC; &#xB860; &#xC801; &#xD504;&#xB85C;&#xD544; &#xD45C;&#xC2DC;. CD68 &#xD611;&#xD68C;, CD33, MPO&#xC758; MLC&#xC758; &#xACBD;&#xC6B0; 100% &#xC9C4;&#xB2E8;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098; immunohistochemical &#xD328;&#xB110; &#xC218;&#xB294; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xAE30;&#xBCF8; &#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xC9C8;&#xD658;, CD123 myelomonocytic &#xB9CC;&#xC131; &#xBC31;&#xD608;&#xBCD1; &#xC778;&#xC2DD;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD2B9;&#xD788; &#xAC15;&#xB825;&#xD55C; &#xB418;&#xC5C8;&#xACE0; &#xB610;&#xD55C; 4 &#xACBD;&#xC6B0;&#xC758; blastic plasmacytoid &#xC218;&#xC9C0;&#xC0C1; &#xC138;&#xD3EC; &#xC2E0; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xC73C;&#xB85C; &#xC7AC;&#xBD84;&#xB958;&#xB97C; &#xD5C8;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xC608;&#xC678;&#xC640; &#xD568;&#xAED8; &#xC0AC;&#xC774; &#xAD6C;&#xBD84; &#xD558;&#xC9C0;.

&#xACE8;&#xC218;&#xC131; &#xC9C8;&#xD658;&#xC758; &#xD53C;&#xBD80; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xD654;&#xC758; Histologic &#xBC0F; immunohistologic &#xD2B9;&#xC131;: 173 &#xC0AC;&#xB840; &#xC5F0;&#xAD6C;.

Se realiz&oacute; un an&aacute;lisis retrospectivo de 173 espec&iacute;menes de la biopsia de piel de cutis de la leucemia mieloide (MLC) para determinar histologic y criterios immunophenotypic que pod&iacute;an distinguir los trastornos mieloides diferentes uno del otro. Para el estudio, se anotaron 11 puntos histologic pertinentes y se estudiaron 12 ant&iacute;genos (CD68 [KP1], CD163, CD14, CD4, mieloperoxidasa [MPO], CD33, CD117, CD34, CD56, MIB-1, CD303 y CD123). Trastornos mieloides subyacentes eran esencialmente las leucemias mieloides agudas (65,3%), las leucemias mielomonoc&iacute;tica cr&oacute;nica (11,0%) y anemia refractaria (10,4%). Lesiones de piel eran de novo en 7,5%, concurrente en 26,6% y posterior en el 60,7%. Varias caracter&iacute;sticas morfol&oacute;gicas (densidad, tama&ntilde;o de las c&eacute;lulas tumorales, fondo inflamatorio) fueron estad&iacute;sticamente &uacute;tiles para distinguir entre diversos desordenes mieloides. De novo e muestra un perfil morfol&oacute;gico espec&iacute;fico. Asociaci&oacute;n de CD68, CD33 y MPO podr&iacute;a diagnosticar el 100% de los casos de MLC. Sin embargo, el panel immunohistochemical no pod&iacute;a distinguir entre los variados trastornos mieloides subyacentes, con la excepci&oacute;n que CD123 era particularmente potente en el reconocimiento de la leucemia mielomonoc&iacute;tica cr&oacute;nica y tambi&eacute;n permiten la reclasificaci&oacute;n de 4 casos como neoplasma de c&eacute;lulas dendr&iacute;ticas plasmocitoides bl&aacute;stica.

Aurelie Gomez

Pediatric Blood and Marrow Transplant Program

University of Michigan

High Throughput Sequential ELISA for Validation of Biomarkers of Acute Graft-Versus-Host Disease

Aurelie Gomez

.css-o250i3{font-size:18px;font-family:Open Sans,sans-serif;line-height:21.6px;}Pediatric Blood and Marrow Transplant Program

University of Michigan

High Throughput Sequential ELISA for Validation of Biomarkers of Acute Graft-Versus-Host Disease

Pediatric Blood and Marrow Transplant Program