Using Quantitative Seroproteomics to Identify Antibody Biomarkers in Pancreatic Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is the fourth leading cause of cancer-related deaths in the United States. Less than 6% of patients survive beyond the fifth year due to inadequate early diagnostics and ineffective treatment options. Our laboratory has developed an allogeneic, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor (GM-CSF)-secreting pancreatic cancer vaccine (GVAX) that has been tested in phase II clinical trials. Here, we employed a serum antibodies-based SILAC immunoprecipitation (SASI) approach to identify proteins that elicit an antibody response after vaccination. The SASI approach uses immunoprecipitation with patient-derived antibodies that is coupled to quantitative stable isotope-labeled amino acids in cell culture (SILAC). Using mass spectrometric analysis, we identified more than 150 different proteins that induce an antibody response after vaccination. The regulatory subunit 12A of protein phosphatase 1 (MYPT1 or PPP1R12A), regulatory subunit 8 of the 26S proteasome (PSMC5), and the transferrin receptor (TFRC) were shown to be pancreatic cancer-associated antigens recognized by postvaccination antibodies in the sera of patients with favorable disease-free survival after GVAX therapy. We further interrogated these proteins in over 80 GVAX-treated patients' pancreases and uniformly found a significant increase in the expression of MYPT1, PSMC5, and TFRC in neoplastic compared with non-neoplastic pancreatic ductal epithelium. We show that the novel SASI approach can identify antibody targets specifically expressed in patients with improved disease-free survival after cancer vaccine therapy. These targets need further validation to be considered as possible pancreatic cancer biomarkers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle