Abstract 4573: Discovery of candidate biomarkers for colorectal cancer using mass spectrometry-based proteomic analysis of cell line conditioned media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colorectal cancer (CRC) represents the third leading cause of cancer-related deaths with approximately 655,000 deaths annually, worldwide. Specific biomarkers for early detection of CRC are needed, mainly because the currently applied serum biomarkers (CEA, CA 19.9) lack adequate sensitivity and specificity for screening purposes, while colonoscopy is invasive, with considerable cost, risks and inconvenience. In the present study, we utilized a mass spectrometry-based platform to analyze the proteome of the conditioned media from 12 CRC cell lines with diverse genetic profiles, to capture the disease heterogeneity. Proteins were trypsin-digested and fractionated by strong cation-exchange and reverse-phase liquid chromatography prior to mass spectrometric analysis with an LTQ Orbitrap instrument. The samples were run in triplicate and results were searched against the IPI human forward and reverse database, using MASCOT and X!Tandem search engines. We were able to identify approximately 2,000 unique proteins for each cell line, with reproducibility ranging from 71 to 82% among the triplicates. The efficiency of this approach was signified by the large number of known biomarkers, such as CEA, successfully identified in our list of candidates, as well as by the identification of internal control proteins, such as kallikreins 6, 7, 10, and 11, which were also quantified by ELISA in cancer cell supernatants. The acquired protein datasets were further subjected to bioinformatic analysis using Gene Ontology. The proteins were assigned a subcellular localization and 35-40% were classified as extracellular or plasma membrane proteins. Further mining of this vast database by using bioinformatics tools and experimental approaches (such as multiple reaction monitoring and ELISA) could lead to shortlists of proteins that may have utility as circulating CRC biomarkers. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 4573.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».