Primary Tumor Xenografts of Human Lung Adeno and Squamous Cell Carcinoma Express Distinct Proteomic Signatures
Notice bibliographique
Résumé
Nonsmall cell lung carcinoma (NSCLC) accounts for 80% of lung cancers. The most prevalent subtypes of NSCLC are adenocarcinoma (ADC) and squamous cell carcinoma (SCC), which combined account for approximately 90%. Ten resected NSCLC patient tumors (5 ADC and 5 SCC) were directly introduced into severely immune deficient (NOD-SCID) mice, and the resulting xenograft tumors were analyzed by standard histology and immunohistochemistry (IHC) and by proteomics profiling. Mass spectrometry (MS) methods involving 1- and 2-dimensional LC-MS/MS, and multiplexed selective reaction monitoring (SRM, or MRM), were applied to identify and quantify the xenograft proteomes. Hierarchical clustering of protein profiles distinguished between the ADC and SCC subtypes. The differential expression of 178 proteins, including a comprehensive panel of intermediate filament keratin proteins, was found to constitute a distinctive proteomic signature associated with the NSCLC subtypes. Epidermal growth factor receptor (EGFR) was expressed in ADC and SCC xenografts, and EGFR network activation was assessed by phosphotyrosine profiling by Western blot analysis and SRM measurement of EGFR levels, and mutation analysis. A multiplexed SRM/MRM method provided relative quantification of several keratin proteins, EGFR and plakophilin-1 in single LC-MS/MS runs. The protein quantifications by SRM and MS/MS spectral counting were associated with superior dynamic range and reproducibility but were otherwise consistent with orthogonal methods including IHC and Western immuno blotting. These findings illustrate the potential to develop a comprehensive MS-based platform in oncologic pathology for better classification and potentially treatment of NSCLC patients.
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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) | 0,001 | 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 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 ».