Developing a Proteomic Prognostic Signature for Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a major health issue, affecting annually approximately 1.4 million women worldwide. It is a highly heterogeneous disease with the different subtypes having distinct clinical outcomes and different sensitivity to various treatment modalities. The focus of the present dissertation was the identification of novel proteomic prognostic markers for patients with early stage breast cancer. Three different approaches to identify potential prognostic markers were undertaken. First, we hypothesized that since different breast cancer subtypes have distinct clinical outcomes, breast cancer subtype-specific proteins may retain prognostic potential. Second, given the central role of estrogen signaling in breast epithelial cell biology, we hypothesized that estrogen-regulated proteins may be useful in predicting patient outcome. Finally, we hypothesized that genes related to survival based on meta-analyses of publicly available breast cancer tissue microarray data, may also demonstrate prognostic potential at the proteome level. As such, a variety of mass spectrometry-based approaches and biological samples were utilized for the discovery of these potential prognostic protein markers resulting in twenty-four candidates. Upon the identification of candidate biomarkers, a mass spectrometry-based assay for the simultaneous quantification of these proteins in breast cancer tissue samples was established. The developed assay was used for measuring the relative expression levels of the potential biomarkers in a cohort of 96 breast cancer tissue samples from untreated patients with early stage breast cancer. This exercise uncovered two proteins that showed the potential to discriminate between ER-positive patients at high and low risk of disease recurrence, namely KPNA2 and CDK1. In conclusion, the present dissertation describes the development of a preclinical exploratory study, from the discovery to the preliminary verification of potential prognostic biomarkers for breast cancer patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».