Identification of Mammaglobin as a Novel Serum Marker for Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Early detection of breast cancer has implications for the management and treatment of patients with this disease. Currently, there exist no highly sensitive and specific serologic biomarkers for detection of breast cancer. Mammaglobin is predicted to be a secreted protein, and expression of this gene seems to be highly specific in breast cancer. The present studies were undertaken to develop the mammaglobin protein as a serum biomarker for detection of breast cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: We characterized the mammaglobin protein as a secreted, 14- to 21-kDa species, which is likely post-translationally processed based on its predicted 7-kDa size. Immunostaining for mammaglobin was conducted. An ELISA was developed for the detection of the mammaglobin protein in serum, and levels were compared between women with and without breast cancer. A receiver operating characteristic curve was used to show sensitivity and specificity for cut points on the continuous mammaglobin scale. RESULTS: The protein was detectable by immunostaining in 72% of breast tumors and not in other tumor types. The ELISA was highly sensitive and specific for detection of mammaglobin protein in tissue culture fluids of breast cancer cells and sera of breast cancer patients. The ELISA differentiated healthy women from those with breast cancer with accurate, repeatable results across time and under varying storage conditions. CONCLUSION: Our results indicate that mammaglobin, as measured by the ELISA, holds significant promise for breast cancer screening with the realistic potential to impact management of this disease.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 |
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 ».