How iMALDI can improve clinical diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Protein mass spectrometry (MS) is an indispensable tool to detect molecular signatures that can be associated with cellular dysregulation and disease. Despite its huge success in the life sciences, where it has led to novel insights into disease mechanisms and the identification of potential protein biomarkers, protein MS is rarely used for clinical protein assays. While conventional matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI) MS is not compatible with complex samples, liquid chromatography-MS (LC-MS)-based assays may be too complex and may lack the robustness and ease of automation required for routine use in the clinic. Therefore, clinical protein assays are dominated by immunohistochemistry and immunoassays which, however, often lack standardization and fully depend on antibody specificity. Immuno-MALDI (iMALDI) MS may overcome these hurdles by utilizing anti-peptide antibodies for the specific enrichment of targeted analytes and on-target detection of the captured analytes, thus combining the unique properties of MS for the unambiguous detection and quantitation of analytes with a workflow that can be fully automated. Here we discuss the requirements for clinical protein assays, the pitfalls of existing methods, how iMALDI has been successfully used to quantify endogenous peptides and proteins from clinical samples, as well as its potential as a powerful tool for companion diagnostics in the light of precision medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».