An MRM‐Based Cytokeratin Marker Assay as a Tool for Cancer Studies: Application to Lung Cancer Pleural Effusions
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The goal of this work was to develop an LC-MRM assay for the quantitative analysis of a set of established and diagnostically important cytokeratin (CK) markers used in cancer diagnosis, prognosis, and therapy monitoring. Second, the potential of this assay in lung cancer diagnosis through pleural effusion (PE) analysis was examined. EXPERIMENTAL DESIGN: A multiplexed MRM assay was developed for 17 CKs and their select caspase-cleaved fragments. Isotope-labeled standard peptides were used for high assay specificity and absolute peptide quantitation; with robust standard-flow LC coupled to a latest-generation triple-quadrupole instrument for high sensitivity. The potential clinical applicability was demonstrated by the analysis of 118 PE samples. RESULTS: The MRM assay was evaluated for endogenous detection, linearity, precision, upper and lower limits of quantification, selectivity, reproducibility and peptide stability, and is generally applicable to any epithelial cancer study. A set of 118 patients with known pathologies allowed us to define the range of CK levels in clinical PE samples. Specific CKs were able to differentiate cancer-related PEs from those caused by benign ailments. In addition, they allowed to differentiate between PEs from subjects with small cell lung cancer versus non-small cell lung carcinoma, and to further differentiate the latter into its two subtypes, adenocarcinoma and squamous cell carcinoma. CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: An MRM-based CK assay for carcinoma studies can differentiate between the three lung cancer histological types using less-invasive PE sampling providing potential therapy-guiding information on patients that are inoperable.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle