New Dual Monoclonal ELISA for Measuring Plasma Osteopontin as a Biomarker Associated with Survival in Prostate Cancer: Clinical Validation and Comparison of Multiple ELISAs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previously developed monoclonal/polyclonal ELISA (Mono/Poly) to detect plasma concentrations of osteopontin (OPN) was shown to provide prognostic information in breast, prostate, and other cancers. Here we describe the clinical validation of a new dual monoclonal (Dual Mono) assay. We compared both assays with 4 assays that recognize defined regions of OPN protein (dual polyclonal systems 5-1, 4-1, 4-3 and polyclonal-monoclonal system 1-3). METHODS: OPN sequences recognized by the monoclonal antibodies that make up the Dual Mono ELISA were identified by Pepscan CLIPS analysis. Using the 6 ELISAs, we measured OPN in plasma from 66 patients with castration-resistant prostate cancer, and we assessed the ability of each assay to predict patient survival. RESULTS: The assays varied in measured plasma OPN concentrations, with median values ranging from 112 to 1740 mug/L, and ability to predict patient survival. By Cox univariable regression of survival by tertiles of OPN, the Mono/Poly and Dual Mono ELISAs had the highest log-rank chi(2) values. After adjustment for risk factors independently associated with survival in our samples, OPN remained associated with survival only for the Mono/Poly and Dual Mono systems. CONCLUSIONS: OPN plasma values varied significantly depending on the assay used. Only the Mono/Poly and Dual Mono systems were independently associated with survival in a population of men with castration-resistant prostate cancer. The availability of a clinically validated, dual monoclonal-based ELISA will provide consistent reagents for studies of OPN plasma concentrations in cancer and other pathologies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».