ProFiLE:Gestandaardiseerde multi-parameter flowcytometrie voor vroege diagnose, risicoclassificatie en behandelingsoptimalisatie in PID (ProFiLE)

Primaire immuundeficiëntieziekten (PID's) omvatten een heterogene groep levensbedreigende genetische aandoeningen van het aangeboren en adaptieve immuunsysteem. Tot op heden zijn meer dan 400 verschillende PID-subtypen met meer dan 300 PID-genen ontrafeld. Er is echter nog steeds veel onderdiagnose vanwege de klinische heterogeniteit in ziektepresentatie, zelfs bij patiënten met dezelfde genetische pathogene variant. De diagnose wordt verder bemoeilijkt door de algemene lage en variabele prevalentie van PID's tussen 1 op 2 000 en 1 op 100 000 bij blanken, afhankelijk van het PID-subtype. De recente evoluties in genetische testen hebben geleid tot een exponentiële toename van de identificatie van PID-veroorzakende gendefecten. Niettemin wordt bij slechts 1020% van de PID-patiënten een onderliggend ziekteveroorzakend gen gedetecteerd. Als gevolg hiervan blijft een groot aantal patiënten niet gediagnosticeerd of blijft het een ongedefinieerde PID. Naast genetisch testen is immunofenotyping met behulp van multi-parameter flowcytometrie een belangrijk hulpmiddel bij de diagnostische en prognostische opwerking van PID. Ondanks zijn cruciale rol, wordt flowcytometrische analyse in PID-diagnostiek nog steeds geconfronteerd met verschillende uitdagingen (bijv. Standaardisatie en referentiewaarden ontbreken, gebrek aan klinische validatie op grote datasets, moeilijke data-analyse). Het doel van dit project is om het gebruik van gestandaardiseerde multiparameter immunofenotyping in de context PID klinisch te valideren en te optimaliseren als een hulpmiddel voor vroege diagnose, risicobeoordeling en gepersonaliseerde behandeling. Daartoe zullen we de gestandaardiseerde Euroflow-strategie toepassen in een opeenvolgende patiëntenserie met vermoeden van PID / bekende PID-diagnose in twee universitaire ziekenhuizen om deze routinematig toepasbaar te maken in verschillende laboratoria in België en vervolgens in Europa. Daarnaast evalueren we de klinische meerwaarde van het gebruik van nieuwe en geautomatiseerde softwaretools op basis van (on) begeleide technieken voor machinaal leren.