Abstract 4716: Discovery of biomarkers from highly enriched prostate cancer microparticles for prognostication of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer microparticles (PCMPs) are essentially fragments of tumor cells that are present in various bodily fluids such as plasma and urine. By using nanoscale flow cytometry, multiple biomarkers can be assessed on PCMPs in patient plasma, a convenient “fluid biopsy” for prostate cancer (PCa). Discovering biomarkers specific for metastatic PCMPs would establish a non-invasive fluid biopsy for detecting the earliest onset of metastatic disease for patients post-prostatectomy. Discovery of biomarkers specific to Gleason score 6 (3+3) and 8 (4+4) lesions that are decorated on the surface of PCMPs would help establish a non-invasvie fluid biopsy for tumor upstaging (i.e., Gleason 6 to 7) of patients placed on active surveillance who have deferred prostatectomy. We hypothesize that biomarkers specific for metastatic PCMPs or Gleason Score-specific PCMPs can only be discovered via proteomics analysis on highly purified PCMPs from plasmas which have minimal levels of non-target microparticles and plasma proteins. To do this, plasmas were incubated with biotinylated anti-PSMA mAb and PSMA+ve microparticles were isolated from plasma by using a magnetic column after several purification runs. Eluted samples were then submitted to nanoscale flow cytometry in which elution fractions that exhibited minimal non-target microparticle concentrations (<1000 events/uL) were submitted to proteomics analysis. PCMPs from plasma samples representing localized (N=7, lymph node negative, PSA>5 ng/mL, Gleason Score 3+3) and metastatic (N=7, confirmed bone metastases, PSA>10 ng/mL, Gleason 4+4) were isolated, evaluated and submitted for iTRAQ labeling, high pH reversed phase fractionation and LC-MS/MS analysis. All data was analyzed using Proteome Discoverer 1.3 and MASCOT v2.3 software. Mass spectometry analysis revealed 8 proteins significantly upregulated and 5 proteins downregulated in the majority of metastatic plasma samples compared to localized plasma samples. Data was normalized to albumin levels by western blot and mass spectrometry. Based on these results, we have identified 8 proteins that may be specific for a subpopulation of PCMPs from metastatic PCa patients. Out of these, 6 may be candidates for flow cytometry because they are membrane-bound or are cytoskeletal elements potentially exposed to the extracellular space (CLIC1, PVR, YWHAE, KRT16, K1C10, KRT2). Citation Format: Colleen N. Biggs, Quiquan Guo, Jun Yang, Ann F. Chambers, Joseph L. Chin, Nicholas Power, Hon S. Leong. Discovery of biomarkers from highly enriched prostate cancer microparticles for prognostication of prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 4716. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-4716
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».