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Enregistrement W2970444068 · doi:10.1002/ijc.32650

Searching for prognostic biomarkers for small renal masses in the urinary proteome

2019· article· en· W2970444068 sur OpenAlexafffund
Ashley Di Meo, Ihor Batruch, Marshall Brown, Chuance Yang, Antonio Finelli, Michael A.S. Jewett, Eleftherios P. Diamandis, George M. Yousef

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesKidney Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Urological Oncology Group
Mots-clésRenal cell carcinomaOncocytomaClear cell renal cell carcinomaBiomarkerRenal massMedicineClear cellProteomeStage (stratigraphy)Renal oncocytomaUrinary systemProteomicsChromophobe cellNephrectomyInternal medicinePathologyKidneyOncologyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal cell carcinoma (RCC) is frequently diagnosed incidentally as an early‐stage small renal mass (SRM; pT1a, ≤4 cm). Overtreatment of patients with benign or clinically indolent SRMs is increasingly common and has resulted in a recent shift in treatment recommendations. There are currently no available biomarkers that can accurately predict clinical behavior. Therefore, we set out to identify early biomarkers of RCC progression. We employed a quantitative label‐free liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC‐MS/MS) proteomics approach and targeted parallel‐reaction monitoring to identify and validate early, noninvasive urinary biomarkers for RCC‐SRMs. In total, we evaluated 115 urine samples, including 33 renal oncocytoma (≤4 cm) cases, 30 progressive and 26 nonprogressive clear cell RCC (ccRCC)‐SRM cases, in addition to 26 healthy controls. We identified six proteins, which displayed significantly elevated expression in clear cell RCC‐SRMs (ccRCC‐SRMs) relative to healthy controls. Proteins C12ORF49 and EHD4 showed significantly elevated expression in ccRCC‐SRMs compared to renal oncocytoma (≤4 cm). Additionally, proteins EPS8L2, CHMP2A, PDCD6IP, CNDP2 and CEACAM1 displayed significantly elevated expression in progressive relative to nonprogressive ccRCC‐SRMs. A two‐protein signature (EPS8L2 and CCT6A) showed significant discriminatory ability (areas under the curve: 0.81, 95% CI: 0.70–0.93) in distinguishing progressive from nonprogressive ccRCC‐SRMs. Patients (Stage I–IV) with EPS8L2 and CCT6A mRNA alterations showed significantly shorter overall survival ( p = 1.407 × 10 −6 ) compared to patients with no alterations. Our in‐depth proteomic analysis identified novel biomarkers for early‐stage RCC‐SRMs. Pretreatment characterization of urinary proteins may provide insight into early RCC progression and could potentially help assign patients to appropriate management strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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