Abstract B13: Discovery of novel subtype-specific ovarian cancer biomarkers via integrated tissue proteomics.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction and Objectives: It is evident that ovarian cancer (OvCa) is not a single disease but is made up of several distinct subtypes, including serous, endometrioid, clear cell and mucinous. The gold-standard biomarker CA125 performs well in serous but not in the other histotypes. We hypothesize that a more focused discovery effort (on non-serous OvCa biomarkers and/or markers that can complement serum CA125) may bring about a sensitivity that is acceptable for all histotypes and be suitable for early diagnosis of OvCa. Methods: Tissues from patients diagnosed with endometrioid (EC), clear cell (CC), and mucinous ovarian carcinoma (MC), as well as from their appropriate controls (endometriosis and healthy endometrium for EC and CC; mucinous cystadenoma for MC) were subjected to proteomic analysis using a label-free, offline 2-dimensional liquid chromatography tandem mass spectrometry-based approach. Discovery candidates were then filtered using an in-house developed algorithm combining publicly-available resources with our own warehouse of transcriptomic and proteomic sets. Results and Discussion: Over 8000 unique proteins were identified in this proteomic exercise; specifically, approximately 1500 protein unique to MC, 1100 unique to CC, and 3000 unique to EC were identified when comparing the appropriate cases and controls. A curated list of 60 high-potential candidates was generated after using a range of bioinformatics tools to ensure criteria based on factors including (but not limited to) tissue specificity, cellular localization and transcriptional upregulation were met. These 60 candidates represent putative subtype-specific markers which will be further analyzed and validated in serum cohorts. Conclusions: The identification and validation of markers specific to the non-serous subtypes of OvCa remains an unmet clinical need. With our list of putative subtype-specific markers, we aim to develop a novel biomarker panel able to detect all OvCa histotypes with greater sensitivity and specificity than any existing clinical tools. Citation Format: Felix Leung, Marcus Q. Bernardini, Blaise Clarke, Marjan Rouzbahman, Eleftherios P. Diamandis, Vathany Kulasingam. Discovery of novel subtype-specific ovarian cancer biomarkers via integrated tissue proteomics. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research: Exploiting Vulnerabilities; Oct 17-20, 2015; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(2 Suppl):Abstract nr B13.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».