Abstract 538: Identification and validation of novel prostate cancer biomarkers using the Berg Interrogative Biology™ platform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer is the most frequent cancer diagnosis among men and the second leading cause of cancer-related death. Despite the widespread use of digital rectal exam (DRE) and blood-based screening of prostate-specific antigen (PSA) for prostate cancer screening, there are significant limitations in their specificity and prognostic value. Biomarkers which distinguish i) PSA-low prostate cancer from benign prostatic hyperplasia (BPH), and ii) indolent versus aggressive disease course represent unmet clinical needs. Experimentally, a panel of prostate cancer cell lines and non-tumorigenic, human primary cells were exposed to in vitro conditions designed to simulate poor oxygenation, low pH, diminished nutrient microenvironments, and metabolic perturbations (24-48 h) followed by iTRAQ proteomic analysis of cell lysates. Using the Berg Interrogative Biology™ platform, proteomic data were then subjected to Bayesian network learning to map molecular interactions, with cytoskeletal and scaffolding proteins Filamin A (FLNA), Filamin B (FLNB), and Keratin 19 (KRT19) identified as candidate prostate cancer biomarkers. To validate biomarker expression, mRNA and protein was quantified in panel of primary human prostate epithelial cells (HPrEC) and androgen-sensitive (LnCAP) or refractory (DU145, PC-3) prostate cancer cells, and each was differentially detected in one or more prostate cancer cell lines compared to HPrEC. Using proteomic analysis, peptides from FLNA, FLNB, and KRT19 were also detected cell culture media conditioned by prostate cancer cells (24 h), indicating they can be secreted. Importantly, unlike PSA expression, global regulation of FLNA, FLNB, and KRT19 expression remained unaltered after treatment with multiple prostate-cancer relevant stimuli (e.g., hypoxia, androgens, and inflammatory stimuli). In vivo validation was next conducted in sera from men (N = 447) with confirmed prostate cancer, benign prostate tumors, or BPH using LDT ELISA assays in a CLIA-certified laboratory. To assess the sensitivity and specificity of FLNA, FLNB, and KRT19 compared to PSA, ROC curve analysis was performed. The individual predictive power of each biomarker alone was comparable to that of PSA. However, the combination of age, levels of FLNA, FLNB, and KRT19, and PSA out-performed PSA alone in identification of patients with prostate cancer stratified compared to benign status, gleason scores and incidence of BPH. Together, these data validate the use of the Berg Interrogative Biology™ platform for biomarker discovery and indicate that FLNA, FLNB, and KRT19 can be used in conjunction with PSA for more sensitive and specific prostate cancer screening, a critical unmet need in the field. Citation Format: Niven R. Narain, Anne Diers, Rakibou Ouro-Djobo, Joyce Chan, Leonardo O. Rodrigues, Vivek K. Vishnudas, Eleftherios P. Diamandis, Viatcheslav R. Akmaev, Rangaprasad Sarangarajan. Identification and validation of novel prostate cancer biomarkers using the Berg Interrogative Biology™ platform. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 538. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-538
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».