Immuno-MALDI (iMALDI) mass spectrometry for the analysis of proteins in signaling pathways
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Biomarkers are commonly used to stratify cancer patients and guide targeted therapies, but most biomarkers are of a genomic nature. Discrepancies between the genome and proteome and the high rates of drug resistance indicate that proteomic analyses may provide additional critically important information. Here we present immuno-Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization (iMALDI), the combination of immuno-affinity enrichment of peptides followed by direct MALDI-mass spectrometry analysis. iMALDI is a highly sensitive, targeted protein-quantitation technique with the potential to measure clinically relevant signaling-pathway proteins using minimal sample amounts, thus improving upon existing methodologies. Areas covered: We provide a brief overview of the current state of biomarker analysis technologies for modern cancer treatment. We also show the advantages of iMALDI for translating potential new biomarkers into the clinic, factors to consider for iMALDI assay development, and the utility of iMALDI for the quantitation of cell-signaling proteins. Expert commentary: We see targeted mass spectrometry approaches such as iMALDI as an important part of improving patient responses to targeted therapies by providing highly sensitive, accurate, precise, and specific measurements of signaling-pathway proteins, both in tumor cells and in cells from the tumor microenvironment. iMALDI results can be integrated with other -omics data to aid in tumor-targeting therapies and immuno-oncology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».