Oncopeptidomics: A Useful Approach for Cancer Diagnosis?
Notice bibliographique
Résumé
In this issue of Clinical Chemistry, Mary Lopez and colleagues (1) describe novel methods for isolation of protein-bound peptides from serum and their characterization by mass spectrometry. Lopez et al. used selected peptide combinations to develop a new profiling method for ovarian cancer diagnosis. To put this advance into perspective, I will briefly summarize relevant previous literature on diagnostic applications of serum proteomic and peptidomic profiling by mass spectrometry. Approximately 5 years ago, a new approach for diagnosing ovarian cancer, by use of SELDI-TOF mass spectrometry, was proposed by the coauthors of the article under discussion (2). It was then hypothesized that proteins or protein fragments released by tumor cells or their microenvironment may enter the general circulation. By the use of a SELDI chip, proteins or peptides could be extracted from crude serum and used for diagnostic purposes with the aid of mass spectrometry and a mathematical algorithm. Similar methods have subsequently been used to diagnose numerous other malignancies, such as breast, prostate, bladder, pancreatic, head and neck, lung, liver, and nasopharyngeal cancers, as well as gliomas and melanomas, with impressive diagnostic sensitivities and specificities. This method has enjoyed ample coverage in scientific journals, the media, and international conferences (3).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».