Abstract 2256: Identifying the molecular signature of melanoma metastasis via a personalized quantitative proteomics approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Melanoma metastasis is the primary cause of skin cancer deaths. Unfortunately, the biology of melanoma metastasis remains elusive, although several pathways, including epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), have been suggested as underlying mechanisms of tumor progression and immunosuppression. No reliable single or multiple prognostic markers currently exist in the clinic to predict chances of melanoma metastasis, resistance to therapy, and recurrence after treatment. Microarrays have been the primary means for large-scale expression analyses of genes implicated in cancer progression. However, recent advents in high throughput mass spectrometry allow for investigating cancer development directly at the protein level. In this study, we applied a quantitative proteomics technique, Stable Isotope Labeling with Amino acids in Cell culture (SILAC), to compare the proteomes of primary and metastatic cancer cells derived from the same melanoma patient. We hypothesized that quantitative proteomic profiling of primary and metastatic cell lines from the same patient will: 1) reflect differences in their metastatic potential by identifying differentially expressed proteins and pathways, 2) uncover new protein candidates involved in cancer progression-related processes, such as EMT, and 3) yield promising prognostic biomarkers and therapuetic targets. A “bottom-up” proteomics approach and a two-dimensional (strong cation exchange followed by reversed-phase) LC-MS/MS strategy on an LTQ-Orbitrap were utilized to perform 3 different pair-wise comparisons of the expressions of extracellular and membrane-bound proteins in the conditioned media of melanoma cell lines from 3 different patients (3 primary cells labelled with ‘light’ arginine and lysine and their corresponding ‘heavy’- labelled metastatic counterparts). We identified over 1000 proteins from each pair of primary and metastatic cell conditioned media, several of which were previously reported as either up-regulated or down-regulated in melanoma, confirming the validity of our approach. In addition, we identified candidate proteins that have not been correlated previously with melanoma metastasis. Candidate proteins were selected based on the quantification ratio (>2-fold change) between the two conditions and the consistency among triplicates within each condition. Many of the identified proteins may shed light on the molecular mechanisms underlying melanoma metastasis and may open novel areas for further research geared towards finding effective personalized prognostic and therapeutic approaches to manage this devastating cancer. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 2256.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».