Proteomic Profiling of a Mouse Model for Ovarian Granulosa Cell Tumor Identifies VCP as a Highly Sensitive Serum Tumor Marker in Several Human Cancers
Notice bibliographique
Résumé
The initial aim of this study was to identify novel serum diagnostic markers for the human ovarian granulosa cell tumor (GCT), a tumor that represents up to 5% of all ovarian cancers. To circumvent the paucity of human tissues available for analyses, we used the Ctnnb1(tm1Mmt/+);Pten(tm1Hwu/tmiHwu);Amhr2(tm3(cre)Bhr/+) transgenic mouse model, which features the constitutive activation of CTNNB1 signaling combined with the loss of Pten in granulosa cells and develops GCTs that mimic aggressive forms of the human disease. Proteomic profiling by mass spectrometry showed that vinculin, enolase 1, several heat shock proteins, and valosin containing protein (VCP) were more abundantly secreted by cultured mouse GCT cells compared to primary cultured GC. Among these proteins, only VCP was present in significantly increased levels in the preoperative serum of GCT cancer patients compared to normal subjects. To determine the specificity of VCP, serum levels were also measured in ovarian carcinoma, non-Hodgkin's lymphoma and breast, colon, pancreatic, lung, and prostate cancer patients. Increased serum VCP levels were observed in the majority of cancer cases, with the exception of patients with lung or prostate cancer. Moreover, serum VCP levels were increased in some GCT, ovarian carcinoma, breast cancer, and colon cancer patients who did not otherwise display increased levels of widely used serum tumor markers for their cancer type (e.g. inhibin A, inhibin B, CA125, CEA, or CA15.3). These results demonstrate the potential use of VCP as highly sensitive serum marker for GCT as well as several other human cancers.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».