Automated quantitative multiplex immunofluorescence in situ imaging identifies phospho-S6 and phospho-PRAS40 as predictive protein biomarkers for prostate cancer lethality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have witnessed significant progress in gene-based approaches to cancer prognostication, promising early intervention for high-risk patients and avoidance of overtreatment for low-risk patients. However, there has been less advancement in protein-based approaches, even though perturbed protein levels and post-translational modifications are more directly linked with phenotype. Most current, gene expression-based platforms require tissue lysis resulting in loss of structural and molecular information, and hence are blind to tumor heterogeneity and morphological features. RESULTS: Here we report an automated, integrated multiplex immunofluorescence in situ imaging approach that quantitatively measures protein biomarker levels and activity states in defined intact tissue regions where the biomarkers of interest exert their phenotype. Using this approach, we confirm that four previously reported prognostic markers, PTEN, SMAD4, CCND1 and SPP1, can predict lethal outcome of human prostate cancer. Furthermore, we show that two PI3K pathway-regulated protein activities, pS6 (RPS6-phosphoserines 235/236) and pPRAS40 (AKT1S1-phosphothreonine 246), correlate with prostate cancer lethal outcome as well (individual marker hazard ratios of 2.04 and 2.03, respectively). Finally, we incorporate these 2 markers into a novel 5-marker protein signature, SMAD4, CCND1, SPP1, pS6, and pPRAS40, which is highly predictive for prostate cancer-specific death. The ability to substitute PTEN with phospho-markers demonstrates the potential of quantitative protein activity state measurements on intact tissue. CONCLUSIONS: In summary, our approach can reproducibly and simultaneously quantify and assess multiple protein levels and functional activities on intact tissue specimens. We believe it is broadly applicable to not only cancer but other diseases, and propose that it should be well suited for prognostication at early stages of pathogenesis where key signaling protein levels and activities are perturbed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».