False Biomarker Discovery due to Reactivity of a Commercial ELISA for CUZD1 with Cancer Antigen CA125
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By using proteomics and bioinformatics, we have previously identified a group of highly pancreas-specific proteins as candidate pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) biomarkers. With the use of commercially available ELISAs, the performance of some of these candidates was initially evaluated in a relatively small serum cohort (n = 100 samples). This phase revealed that CUB and zona pellucida-like domains protein 1 (CUZD1) may represent a new, promising PDAC biomarker. METHODS: We performed detailed experiments to investigate the specificity of the commercial CUZD1 ELISA assay. CUZD1 was expressed in house in both bacteria and yeast expression systems. Recombinant CUZD1 and biological samples containing CUZD1, as well as commercial CUZD1 ELISA standards, were analyzed by Western blot, size exclusion HPLC, and mass spectrometry (LC-MS Orbitrap). RESULTS: We confirmed that instead of CUZD1, the commercial assay is recognizing a nonhomologous, known cancer antigen [cancer antigen 125 (CA125)]. CONCLUSIONS: We conclude that poor characterization of commercial ELISA assays is a factor that could lead to false biomarker discovery. To our knowledge, this is the first report documenting that a commercial ELISA marketed for one analyte (CUZD1) may, in fact, recognize a different, nonhomologous antigen (CA125).
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».