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Enregistrement W2058247400 · doi:10.1111/j.1365-2796.2012.02579.x

Biomarker validation is still the bottleneck in biomarker research

2012· letter· en· W2058247400 sur OpenAlexaff
Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueJournal of Internal Medicine · 2012
Typeletter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerMultiplexMedicineBiomarker discoveryComputational biologyQuantitative proteomicsProteomicsChromatographyBioinformaticsBiologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an otherwise excellent review of P4 medicine, Tian et al. 1 claim that the selected reaction monitoring (SRM) assay, performed on a triple/quadruple mass spectrometer, enables efficient and specific detection and quantification of potential protein biomarkers in patient tumour tissues and blood samples. They further speculate that biomarker validation time is no longer such a significant issue. These statements are not accurate, and biomarker validation is still the bottleneck for bringing new biomarkers to the clinic. Here are the reasons: it is true that SRM assays can now be designed easily, for just about any human protein, through selection of proteotypic peptides from the SRM Atlas database and that hundreds of proteins can be quantified in multiplexed assays, as we have also demonstrated recently 2, 3. The difficulty arises when such assays are applied to complex clinical samples such as serum. Because of the presence in serum of very high-abundance proteins (such as albumin and many others), and the expected very low abundance of informative disease biomarkers in serum, direct analysis of such low-abundance proteins by SRM, after sample trypsinization, becomes a major issue. It is possible to quantify in serum, by ELISA, biomarkers such as PSA, down to 0.001 ng/ml 4 but only down to 300 ng mL−1 in unfractionated serum by SRM 5; a mere 300 000-fold difference in sensitivity. Even with PSA enrichment by antibody affinity chromatography, the sensitivity difference is 1000-fold 5. Some newer affinity purification strategies may be promising, if coupled to SRM, but they are currently more complex, time-consuming and lower throughput than ELISA 6. In conclusion, the major advantages of SRM assays (multiplexing and access to all proteins, without any need for specific reagents) are well described (something coined as democratization of all proteins, or protein assays for all) in the aforementioned review 1. However, this is only a dream at present because, for the reasons mentioned earlier, SRM could not quantify proteins in complex mixtures such as serum at the levels necessary for disease diagnostics, or biomarker validation. It is hoped that further advances in sample preparation and mass spectrometry will make this possibility feasible in the future. No conflict of interest was declared.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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