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Enregistrement W2529979227 · doi:10.1074/mcp.m116.060244

Immunoseroproteomic Profiling in African American Men with Prostate Cancer: Evidence for an Autoantibody Response to Glycolysis and Plasminogen-Associated Proteins

2016· article· en· W2529979227 sur OpenAlexaff
Tino W. Sanchez, Guangyu Zhang, Jitian Li, Liping Dai, Saied Mirshahidi, Nathan R. Wall, Clayton Yates, Colwick Wilson, Susanne Montgomery, Jian-Ying Zhang, Carlos A. Casiano

Notice bibliographique

RevueMolecular & Cellular Proteomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésAutoantibodyProstate cancerGlycolysisMedicineCancerInternal medicineImmunologyAntibodyMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

African American (AA) men suffer from a disproportionately high incidence and mortality of prostate cancer (PCa) compared with other racial/ethnic groups. Despite these disparities, African American men are underrepresented in clinical trials and in studies on PCa biology and biomarker discovery. We used immunoseroproteomics to profile antitumor autoantibody responses in AA and European American (EA) men with PCa, and explored differences in these responses. This minimally invasive approach detects autoantibodies to tumor-associated antigens that could serve as clinical biomarkers and immunotherapeutic agents. Sera from AA and EA men with PCa were probed by immunoblotting against PC3 cell proteins, with AA sera showing stronger immunoreactivity. Mass spectrometry analysis of immunoreactive protein spots revealed that several AA sera contained autoantibodies to a number of proteins associated with both the glycolysis and plasminogen pathways, particularly to alpha-enolase (ENO1). The proteomic data is deposited in ProteomeXchange with identifier PXD003968. Analysis of sera from 340 racially diverse men by enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA) showed higher frequency of anti-ENO1 autoantibodies in PCa sera compared with control sera. We observed differences between AA-PCa and EA-PCa patients in their immunoreactivity against ENO1. Although EA-PCa sera reacted with higher frequency against purified ENO1 in ELISA and recognized by immunoblotting the endogenous cellular ENO1 across a panel of prostate cell lines, AA-PCa sera reacted weakly against this protein by ELISA but recognized it by immunoblotting preferentially in metastatic cell lines. These race-related differences in immunoreactivity to ENO1 could not be accounted by differential autoantibody recognition of phosphoepitopes within this antigen. Proteomic analysis revealed differences in the posttranslational modification profiles of ENO1 variants differentially recognized by AA-PCa and EA-PCa sera. These intriguing results suggest the possibility of race-related differences in the antitumor autoantibody response in PCa, and have implications for defining novel biological determinants of PCa health disparities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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