好塩基球活性化テストの分析に対するデータ駆動型のプログラムアプローチ

背景：フローサイトメトリーベースの好塩基球活性化試験の従来のデータ分析には、臨床応用のテストを標準化する努力を妨げる反復的な労働集約的な分析が必要です。オープンソースプラットフォームを使用して、フローサイトメトリーによる好塩基球活性化試験（BAT）の分析に対するプログラム的アプローチを開発および実装しました。 方法：BühlmannFlowcast®アッセイを使用して、口腔免疫療法を受けているピーナッツアレルギー患者からの末梢血をピーナッツアレルゲン（ARAH1、ARAH2、ARAH6、全ピーナッツ抽出物）とインキュベートし、CCR3およびCD63に対する蛍光抗体とCD63に対する蛍光抗体とCD63を使用してCCR3およびCD63を使用して染色しました。分類は、実験サブセットで手動でゲートされた比較を使用して検証されました。非刺激または抗フセリ刺激の好塩基球に設定されたCD63アップレギュレーションの再現性を比較しました。 結果：上記のアプローチを使用して91.5％で294の実験のBAT分析が成功し、269の実験から合計7,166個の個々の好塩基球活性化テストが行​​われました。これは、熟練したオペレーターによる1340分の労働力の純節約を表していると推定しています。中程度のゲーティングは、抗FCERIベースのゲーティングよりもそれぞれのマニュアルゲーティングと相関しています（r = 0.96対r = 0.84、p <0.001）。好塩基球の活性化の結果の2％のみが、手動ゲーティングとは大きく異なりました。実験の品質測定および好塩基球活性化のその他の測定値も分析によって提供されました。 結論：臨床好塩基球活性化試験の分析のための新しいデータ駆動型フローサイトメトリープラットフォームを提示し、好塩基球活性化分析に高いスループットの客観的アプローチを提供します。©2017 International Cytometry Society。

BACKGROUND: Conventional data analysis of flow cytometry-based basophil activation testing requires repetitive, labor-intensive analysis that hampers efforts to standardize testing for clinical applications. Using an open-source platform, we developed and implemented a programmatic approach to the analysis of the basophil activation test (BAT) by flow cytometry. METHODS: Using the BÜHLMANN FlowCAST® assay, peripheral blood from peanut allergic patients undergoing oral immunotherapy was incubated with peanut allergens (Arah1, Arah2, Arah6, whole peanut extract) and stained with fluorescent antibodies to CCR3 and CD63 for the development of a data-driven programmatic analysis using Bioconductor and R. Basophil identification using clustering and classification was validated using manually gated comparisons in an experimental subset. Reproducibility of CD63 upregulation set on unstimulated or anti-FcERI stimulated basophils was compared. RESULTS: BAT analysis of 294 experiments was successful in 91.5% using the above approach, with a total of 7,166 individual basophil activation tests from 269 experiments. We estimate this represents a net saving of 1340 min of labor by a skilled operator. Medium-based gating correlated to respective manual gating more closely than anti-FcERI based gating (R = 0.96 vs. R = 0.84, P < 0.001). Only 2% of the basophil activation results were significantly different from manual gating. Quality measures of the experiments and other measures of basophil activation were also provided by the analysis. CONCLUSIONS: We present a novel data-driven flow cytometric platform for the analysis of clinical basophil activation testing, providing a high throughput objective approach to basophil activation analysis. © 2017 International Clinical Cytometry Society.