Identification of heat shock protein 90 and other proteins as tumour antigens by serological screening of an ovarian carcinoma expression library
Notice bibliographique
Résumé
Serological screening of recombinant cDNA expression libraries has been widely used for the identification of tumour antigens in various cancer types. Identification of tumour antigens in ovarian cancer may facilitate the development of vaccine-based therapies and of disease biomarkers. The purpose of our investigation is to identify tumour antigens in ovarian cancer by using the serological analysis of recombinant cDNA expression libraries method. A recombinant ovarian carcinoma cDNA expression library was screened with ascites fluid, pooled from five ovarian cancer patients. Twelve tumour antigens encoded by known genes were isolated, including ribosomal protein S18, heat shock protein 90, JK-recombination signal binding protein, ribonucleoprotein H1, RAN binding protein 7, TG-interacting factor, eukaryotic translation initiation factor p40 subunit, human amyloid precursor protein-binding protein 1, ribosomal protein L8, CDC23, IQ motif containing GTPase activating protein 1, and ribosomal protein L3. Heat shock protein 90 was chosen for further investigation. The prevalence of hsp90 autoantibodies in ovarian cancer was determined with immunoassay. Sera from 22 normal females, 32 from ovarian cancer (22 stage III/IV, 10 stage I/II), 37 colorectal cancer, 13 breast cancer, 10 lung cancer, 20 benign gynaecologic diseases, and 10 benign breast lesions were screened. Seven (32%) stage III/IV ovarian cancer, 1 (10%) stage I/II ovarian cancer, 1 (3%) colorectal cancer, 1 (8%) breast cancer, and 1 (5%) benign gynaecologic disease sera were found to contain hsp90 autoantibodies. These data support the view that hsp90 autoantibodies are frequently found in late stage ovarian cancer. Hsp90 may, therefore, represent a novel biomarker for ovarian cancer and a candidate ovarian cancer vaccine target.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».