Exploring the potential of mucin 13 (MUC13) as a biomarker for carcinomas and other diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mucin 13 (MUC13) is a cell surface glycoprotein aberrantly expressed in a variety of epithelial carcinomas. Thus far, the role of MUC13 in various diseases remains elusive. To the best of our knowledge, this is the first study to examine the potential of MUC13 as a serum biomarker in a variety of carcinomas and other conditions. METHODS: We developed a recombinant MUC13 protein, mouse monoclonal antibodies and enzyme immunoassay (ELISA) for MUC13. We used this assay to measure MUC13 levels in the supernatants of cancer cell lines and a large cohort of serum samples from healthy and diseased individuals. RESULTS: MUC13 is secreted from cancer cell lines, with highest levels found in ovarian cancer cell lines. MUC13 levels in human sera were significantly increased in patients with renal failure and 20%-30% of patients with ovarian, liver, lung and other cancers. MUC13 was also elevated in 70% of patients with active cutaneous melanoma, but not uveal melanoma. Furthermore, we identified significant MUC13 elevations in the serum of patients with vasculitis (ANCA-positive) autoantibodies, but not in those with inflammatory bowel disease. CONCLUSIONS: Serum MUC13 is frequently elevated not only in a variety of malignant cases but also in some benign pathologies, thus appearing to be a non-specific disease biomarker. Nonetheless, serum MUC13 is clearly highly elevated in some carcinoma patients, and its relationship with tumor progression in this context warrant further research. Future studies that examine the correlation between serum MUC13 levels to stage of cancer could elucidate prognostic potential.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».