Quantification of a Proteotypic Peptide from Protein C Inhibitor by Liquid Chromatography–Free SISCAPA-MALDI Mass Spectrometry: Application to Identification of Recurrence of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biomarker validation remains one of the most challenging constraints to the development of new diagnostic assays. To facilitate biomarker validation, we previously developed a chromatography-free stable isotope standards and capture by antipeptide antibodies (SISCAPA)-MALDI assay allowing rapid, high-throughput quantification of protein analytes in large sample sets. Here we applied this assay to the measurement of a surrogate proteotypic peptide from protein C inhibitor (PCI) in sera from patients with prostate cancer. METHODS: A 2-plex SISCAPA-MALDI assay for quantification of proteotypic peptides from PCI and soluble transferrin receptor (sTfR) was used to measure these peptides in 159 trypsin-digested sera collected from 51 patients with prostate cancer. These patients had been treated with radiation with or without neoadjuvant androgen deprivation. RESULTS: Patients who experienced biochemical recurrence of prostate cancer showed decreased serum concentrations of the PCI peptide analyte within 18 months of treatment. The PCI peptide concentrations remained increased in the sera of patients who did not experience cancer recurrence. Prostate-specific antigen concentrations had no predictive value during the same time period. CONCLUSIONS: The high-throughput, liquid chromatography-free SISCAPA-MALDI assay is capable of rapid quantification of proteotypic PCI and sTfR peptide analytes in complex serum samples. Decreased serum concentrations of the PCI peptide were found to be related to recurrence of prostate cancer in patients treated with radiation with or without hormone therapy. However, a larger cohort of patients will be required for unequivocal validation of the PCI peptide as a biomarker for clinical use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».