Identification and Validation of Potential New Biomarkers for Prostate Cancer Diagnosis and Prognosis Using 2D-DIGE and MS
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to identify and validate potential new biomarkers for prostate cancer and to distinguish patients with and without biochemical relapse. Prostate tissue samples analyzed by 2D-DIGE (two-dimensional difference in gel electrophoresis) and mass spectrometry (MS) revealed downregulation of secernin-1 (P<0.044) in prostate cancer, while vinculin showed significant upregulation (P<0.001). Secernin-1 overexpression in prostate tissue was validated using Western blot and immunohistochemistry while vinculin expression was validated using immunohistochemistry. These findings indicate that secernin-1 and vinculin are potential new tissue biomarkers for prostate cancer diagnosis and prognosis, respectively. For validation, protein levels in urine were also examined by Western blot analysis. Urinary vinculin levels in prostate cancer patients were significantly higher than in urine from nontumor patients (P=0.006). Using multiple reaction monitoring-MS (MRM-MS) analysis, prostatic acid phosphatase (PAP) showed significant higher levels in the urine of prostate cancer patients compared to controls (P=0.012), while galectin-3 showed significant lower levels in the urine of prostate cancer patients with biochemical relapse, compared to those without relapse (P=0.017). Three proteins were successfully differentiated between patients with and without prostate cancer and patients with and without relapse by using MRM. Thus, this technique shows promise for implementation as a noninvasive clinical diagnostic technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».