• malattia minima residua
• plasmacellule
• citofluorimetria
• mieloma multiplo
• modello statistico

In uno studio precedente è stato sviluppato un modello statistico diagnostico che esamina la correlazione tra l'immunofenotipo e la clonalità rilevati mediante citofluorimetria ed il risultato istologico (presenza/assenza di malattia), definendo così il ruolo diagnostico della citofluorimetria nelle Gammopatie Monoclonali.
Tra tutti gli antigeni testati, il CD19 e il CD27 valutati insieme hanno portato alla migliore concordanza con l'istologia che è l'esame diagnostico gold standard.
Anche se statisticamente accettabile, questo modello è stato ricavato dall'analisi di campioni raccolti da soltanto 2 laboratori (dalla sezione di Ematologia dell'Ospedale Santa Chiara di Pisa e dal Massachussets General Hospital di Boston); pertanto, per migliorare l'efficienza predittiva di questo modello, è stato organizzato uno studio multicentrico.

In questo studio, sono stati raccolti ed analizzati casi di Gammopatia Monoclonale provenienti dall'Ospedale Campo di Marte di Lucca sui quali è stato testato il precedente modello statistico, confermandone la sua validità.
Inoltre, ricalcolando il modello con tutti i casi (Lucca, Pisa e Boston), si è ottenuto un modello aggiornato con una maggiore efficienza predittiva.
Infine, è stato valutato il ruolo di questo modello nella valutazione della risposta alla terapia oltre agli attuali criteri standard di valutazione, dando così valore aggiuntivo a questo modello nella rilevazione della malattia minima residua.

Traduzione in inglese:
In a previous study, it was developed a new statistical diagnostic model that examines what correlation exists between the immunophenotype and clonality detected by flow cytometry (FC) and the histological results (presence or absence of disease), defining the diagnostic role of FC in Monoclonal Gammopathies.
Among all antigens tested, assessing CD19 and CD27 together resulted in the best concordance with histology, the gold standard exam until now.
Although if statistically acceptable, this model was found by analyzing samples collected in just two different laboratories (from the Ematology section of Santa Chiara Hospital in Pisa and from the Massachusetts General Hospital in Boston) and so, to improve the forecasting efficiency, a multicenter study was performed.
In this study, samples of patients with Monoclonal Gammopathies, from Campo di Marte Hospital in Lucca, were collected and analyzed; the previous statistical model was tested on these cases confirming its validity.
Besides, the model was recalculated including samples from Lucca to those one from Pisa and Boston; the updated model risulted more efficient than the previous one.
Finally, it was assessed how the results obtained by the model are concordant with the actual classification of response to chemotherapy, so increasing the ability of this model in detecting minimal residual disease.