Identification of Serum Amyloid A as a Biomarker to Distinguish Prostate Cancer Patients with Bone Lesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer has a propensity to metastasize to the bone. Currently, there are no curative treatments for this stage of the disease. Sensitive biomarkers that can be monitored in the blood to indicate the presence or development of bone metastases and/or response to therapies are lacking. Surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (SELDI-TOF MS) is an affinity-based approach that allows sensitive and high-throughput protein profiling and screening of biological samples. METHODS: We used SELDI-TOF MS for protein profiling of sera from prostate cancer patients (n = 38) with and without bone metastases in our effort to identify individual or multiple serum markers that may be of added benefit to those in current use. Serum was applied to ProteinChip surfaces (H4 and IMAC) to quickly screen samples and detect peaks predominating in the samples obtained from patients with bone metastases. Unique proteins in the bone metastasis cohort observed by SELDI-TOF MS were identified by two-dimensional gel electrophoresis, in-gel trypsin digestion, and tandem MS. The identities of the proteins were confirmed by ELISA and immunodepletion assays. RESULTS: The cluster of unique proteins in the sera of patients with bone metastases was identified as isoforms of serum amyloid A. Machine-learning algorithms were also used to identify patients with bone metastases with a sensitivity and specificity of 89.5%. CONCLUSIONS: SELDI-TOF MS protein profiling in combination with other proteomic approaches may provide diagnostic tools with potential clinical applications and serve as tools to aid in the discovery of biomarkers associated with various diseases.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».