Targeting amine- and phenol-containing metabolites in urine by dansylation isotope labeling and liquid chromatography mass spectrometry for evaluation of bladder cancer biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics is considered an effective approach for understanding metabolic responses in complex biological systems. Accordingly, it has attracted increasing attention for biomarker discovery, especially in cancer. In this study, we used a non-invasive method to evaluate four urine metabolite biomarker candidates—o-phosphoethanolamine, 3-amio-2-piperidone, uridine and 5-hydroxyindoleactic acid—for their potential as bladder cancer diagnostic biomarkers. To analyze these targeted amine- and phenol-containing metabolites, we used differential 12 C 2 -/ 13 C 2 -dansylation labeling coupled with liquid chromatography/tandem mass spectrometry, which has previously been demonstrated to exhibit high sensitivity and reproducibility. Specifically, we used ultra-performance liquid chromatography (UPLC) coupled with high-resolution Fourier transform ion-cyclotron resonance MS system (LC-FT/MS) and an ion trap MS with MRM function (LC-HCT/MS) for targeted quantification. The urinary metabolites of interest were well separated and quantified using this approach. To apply this approach to clinical urine specimens, we spiked samples with 13 C 2 -dansylatedsynthetic compounds, which served as standards for targeted quantification of 12 C 2 -dansylated urinary endogenous metabolites using LC-FT/MS as well as LC-HCT/MS with MRM mode. These analyses revealed significant differences in two of the four metabolites of interest—o-phosphoethanolamine and uridine—between bladder cancer and non-cancer groups. O-phosphoethanolamine was the most promising single biomarker, with an area-under-the-curve (AUC) value of 0.709 for bladder cancer diagnosis. Diagnostic performance was improved by combining uridine and o-phosphoethanolamine in a marker panel, yielding an AUC value of 0.726. This study confirmed discovery-phase features of the urine metabolome of bladder cancer patients and verified their importance for further study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».