Investigating a novel multiplex proteomics technology for detection of changes in serum protein concentrations that may correlate to tumor burden
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> To account for cancer heterogeneity, we previously introduced the concept of “personalized” tumor markers, which are biomarkers that are informative in subsets of patients or even a single patient. Recent developments in various multiplex protein technologies create excitement for the discovery of markers of tumor burden in individual patients, but the reliability of the technologies remains to be tested for this purpose. Here, we sought to explore the potential of a novel proteomics platform, which utilizes a multiplexed antibody microarray, to detect changes in serum protein concentration that may correlate to tumor burden in pancreatic cancer. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> We applied the Quantibody® Human Kiloplex Array to simultaneously measure 1,000 proteins in sera obtained pre- and post-surgically from five pancreatic cancer patients. We expected that proteins which decreased post-surgery may correlate to tumor burden. Sera from two healthy individuals, split into two aliquots each, were used as controls. To validate the multiplexed results, we used single-target ELISA assays to measure the proteins with the largest serum concentration changes after surgery in sera collected pre- and post-surgically from the previous five patients and 10 additional patients. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> The multiplexed array revealed nine proteins with more than two-fold post-surgical decrease in at least two of five patients. However, validation using single ELISAs showed that only two proteins tested displayed more than two-fold post-surgical decrease in one of the five original patients. In the independent cohort, six of the proteins tested showed at least a two-fold decrease post-surgery in at least one patient. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Our study found that the Quantibody® Human Kiloplex Array results could not be reliably replicated with individual ELISA assays and most hits would likely represent false positives if applied to biomarker discovery. These findings suggest that data from novel, high-throughput proteomic platforms need stringent validation to avoid false discoveries. </ns4:p>
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».