Discovering Clinical Biomarkers of Ionizing Radiation Exposure with Serum Proteomic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we sought to explore the merit of proteomic profiling strategies in patients with cancer before and during radiotherapy in an effort to discover clinical biomarkers of radiation exposure. Patients with a diagnosis of cancer provided informed consent for enrollment on a study permitting the collection of serum immediately before and during a course of radiation therapy. High-resolution surface-enhanced laser desorption and ionization-time of flight (SELDI-TOF) mass spectrometry (MS) was used to generate high-throughput proteomic profiles of unfractionated serum samples using an immobilized metal ion-affinity chromatography nickel-affinity chip surface. Resultant proteomic profiles were analyzed for unique biomarker signatures using supervised classification techniques. MS-based protein identification was then done on pooled sera in an effort to begin to identify specific protein fragments that are altered with radiation exposure. Sixty-eight patients with a wide range of diagnoses and radiation treatment plans provided serum samples both before and during ionizing radiation exposure. Computer-based analyses of the SELDI protein spectra could distinguish unexposed from radiation-exposed patient samples with 91% to 100% sensitivity and 97% to 100% specificity using various classifier models. The method also showed an ability to distinguish high from low dose-volume levels of exposure with a sensitivity of 83% to 100% and specificity of 91% to 100%. Using direct identity techniques of albumin-bound peptides, known to underpin the SELDI-TOF fingerprints, 23 protein fragments/peptides were uniquely detected in the radiation exposure group, including an interleukin-6 precursor protein. The composition of proteins in serum seems to change with ionizing radiation exposure. Proteomic analysis for the discovery of clinical biomarkers of radiation exposure warrants further study.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».