Abstract P2-05-11: Proteomic identification and in-silico verification of subtype-specific signatures in breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer is a highly heterogeneous disease with different subtypes presenting distinct clinical characteristics. During the last decade has been shown that molecular classification of breast cancer holds the promise for the development of novel prognostic tools and the identification of novel treatment targets. However, proteins are the main mediators of biological processes and the molecular targets of the majority of drugs. Moreover, the proteome integrates the cellular genetic information and environmental influences. Hence coupling proteomic and transcriptomic studies may augment the development of targeted therapies and the identification of disease-relevant proteins networks. Here, we report an extensive mass spectrometry-based (MS) secretome analysis of eight breast cancer cell lines representing, the three main breast cancer subtypes (luminal, basal and HER2-neu amplified) in search of subtype-specific proteomic signatures. Following a bottom-up proteomic approach coupled to tandem mass spectrometry the conditioned media of 8 breast cancer cell lines were analyzed. More than 5,200 non-redundant proteins were identified in the conditioned media of the 8 cell lines with a false positive rate less than 1%. The mass spectrometry-based identification of 5 proteins was successfully verified by ELISA. For the generation of subtype-specific proteomic signatures, proteins common to all cell lines of the same subtype but not present in the other two subtypes were identified. Twenty-three, four and four proteins were found uniquely in basal, HER2-neu amplified and luminal breast cancer cells. Notably, ERBB2 was one of the proteins uniquely identified in the HER2-neu amplified subtype verifying the validity of our approach. Given that most of these proteins have no quantitative methods available at present, we opted to preliminarily examine the relationship of these candidates with breast cancer subtypes by using an in silico approach, based on transcriptomic data. We performed an in silico mRNA expression analysis using publicly available data from four independent experiments containing a total of 1039 patients with primary breast cancer. The expression profiles of 15 of 31 proteins investigated showed significant correlation with estrogen receptor expression and power to distinguish subtypes. The development of multiplex quantitative mass spectrometry-based assays for the quantification of the proteomic signatures in relevant biological specimens along with immunohistochemical studies for two of the 31 candidates are currently ongoing. The significance of these subtype-specific proteins in breast cancer prognosis and disease progression warrants further investigation. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P2-05-11.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».