Immunohistochemical Subcellular Localization of Protein Biomarkers Distinguishes Benign from Malignant Thyroid Nodules: Potential for Fine-Needle Aspiration Biopsy Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is of critical clinical importance to select accurately for surgery thyroid nodules at risk for malignancy and avoid surgery on those that are benign. Using alterations in subcellular localization for seven putative biomarker proteins (identified by proteomics), this study aimed to define a specific combination of proteins in surgical tissues that could distinguish benign from malignant nodules to assist in future surgical selection by fine-needle aspiration biopsy (FNAB). METHODS: Immunohistochemical subcellular localization (IHC) analyses of seven proteins were retrospectively performed on surgical tissues (115 benign nodules and 114 papillary-based thyroid carcinomas [TC]), and a risk model biomarker panel was developed and validated. The biomarker panel efficacy was verified in 50 FNAB formalin-fixed and paraffin-embedded cell blocks, and 26 cytosmears were prepared from fresh surgically resected thyroid nodules. RESULTS: Selection modeling using these proteins resulted in nuclear phosphoglycerate kinase 1 (PGK1) loss and nuclear Galectin-3 overexpression as the best combination for distinguishing TC from benign nodules (area under the curve [AUC] 0.96 and 0.95 in test and validation sets, respectively). A computed malignancy score also accurately identified TC in benign and indeterminate nodules (test and validation sets: AUC 0.94, 0.90; specificity 98%, 99%). Its efficacy was confirmed in surgical FNAB cell blocks and cytosmears. CONCLUSION: Using surgical tissues, it was observed that a combination of PGK1 and Galectin-3 had high efficiency for distinguishing benign from malignant thyroid nodules and could improve surgical selection for TC among indeterminate nodules. Further validation in prospective preoperative FNAB will be required to confirm such a clinical application.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».