Identification of 14-3-3đ as an Antigen that Induces a Humoral Response in Lung Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvĂ© un travail ne peut pas ĂȘtre vĂ©rifiĂ©e. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have implemented a strategy to identify tumor antigens that induce a humoral immune response in lung cancer based on the analysis of tumor cell proteins. Chromatographically fractionated protein extracts from three lung cancer cell lines were subjected to Western blotting and hybridization with individual sera to determine serum antibody binding. Two sets of sera were initially investigated. One set consisted of sera from 19 newly diagnosed subjects with lung adenocarcinoma and 19 matched controls. A second independent set consisted of sera from 26 newly diagnosed subjects with lung adenocarcinoma and 24 controls matched for age, gender, and smoking history. One protein that exhibited significant reactivity with both sets of cancer sera (P = 0.0008) was confidently identified by mass spectrometry as 14-3-3 theta. Remarkably, significant autoantibody reactivity against 14-3-3 theta was also observed in an analysis of a third set consisting of 18 prediagnostic lung cancer sera collected as part of the Beta-Carotene and Retinol Efficacy Trial cohort study, relative to 19 matched controls (P = 0.0042). A receiver operating characteristic curve constructed with a panel of three proteins consisting of 14-3-3 theta identified in this study, plus annexin 1 and protein gene product 9.5 proteins previously identified as associated with autoantibodies in lung cancer, gave a sensitivity of 55% at 95% specificity (area under the curve, 0.838) in discriminating lung cancer at the preclinical stage from matched controls.
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Prédiction distillée sur la base complÚte
Imitation des enseignantsNi prĂ©valence calibrĂ©e, ni vĂ©ritĂ© terrain. Validation humaine Ă venir. Apprise Ă partir de 10 348 Ă©tiquettes directes de Codex et de 10 348 Ă©tiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des tĂȘtes enseignantes seuillĂ©es; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des Ă©tiquettes humaines ni des Ă©tiquettes directes de modĂšles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| MĂ©tarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Ătudes 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 modÚle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux tĂȘtes enseignantes du modĂšle Ă©tudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catĂ©gorie, et le statut de validation accompagne chaque rangĂ©e tel quel.
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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 découle