Comprehensive Analysis of Conditioned Media from Ovarian Cancer Cell Lines Identifies Novel Candidate Markers of Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer remains a deadly threat to women as the disease is often diagnosed in the late stages when the chance of survival is low. There are no good biomarkers available for early detection and only a few markers have shown clinical utility for prognosis, response to therapy and disease recurrence. We mined conditioned media of four ovarian cancer cell lines (HTB75, TOV-112D, TOV-21G and RMUG-S) by two-dimensional liquid chromatography-mass spectrometry. Each cell line represented one of the major histological types of epithelial ovarian cancer. We identified 2039 proteins from which 228 were extracellular and 192 were plasma membrane proteins. Within the latter list, we identified several known markers of ovarian cancer including three that are well established, namely, CA-125, HE4, and KLK6. The list of 420 extracellular and membrane proteins was cross-referenced with the proteome of ascites fluid to generate a shorter list of 51 potential biomarker candidates. According to Ingenuity Pathway Analysis, two of the top 10 diseases associated with the list of 51 proteins were cancer and reproductive diseases. We selected nine proteins for preliminary validation using 20 serum samples from healthy women and 10 from women with ovarian cancer. Of the nine proteins, clusterin (increase) and IGFBP6 (decrease) showed significant differences between women with or without ovarian cancer. We conclude that in-depth proteomic analysis of cell culture supernatants of ovarian cancer cell lines can identify potential ovarian cancer biomarkers that are worth further clinical validation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».