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Enregistrement W3105595935 · doi:10.1136/jitc-2020-sitc2020.0054

54 Patient stratification using clinical proteomics – validated multiplexed MRM assays to quantify HER2 and other biomarkers in clinical FFPE tissues

2020· article· en· W3105595935 sur OpenAlexaff
Maxim Isabelle, Michael Schirm, Gwënaël Pottiez, Rudolf Guilbaud, Lorella Di Donato

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensCaprion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerBiomarker discoveryQuantitative proteomicsMultiplexSelected reaction monitoringProteomicsRepeatabilityReproducibilityComputational biologyChemistryBiologyMass spectrometryBioinformaticsTandem mass spectrometryChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> The advent of precision oncology has led a shift towards biomarker-driven clinical trial designs and molecular profiling of individual patients. Identification of patients with the target biomarker profile may be useful in guiding patient selection as an enrichment strategy for clinical trials. Targeted multiple reaction monitoring mass spectrometry (MRM-MS) analysis for multiplexed quantitation of biomarker proteins in FFPE tissue provides direct, more accurate and precise quantification over current ‘gold standard’ immunohistochemistry (IHC) methods. However, MRM-MS has not yet been broadly applied to clinical trials. In this study, we demonstrate the systematic development, optimization and analytical validation of quantitative, multiplexed MRM-MS assays for robust biomarker quantification in clinical FFPE tissues, including sample analysis under GCLP. Results from an MRM panel targeting 8 clinically relevant biomarker proteins will also be shown, including the measured HER2 levels in FFPE breast tumors classified by IHC as 0, 1+, 2+ or 3+. <h3>Methods</h3> MRM-MS biomarker panels were developed and optimized for multiplexed quantitation of ≤12 proteins, in which unique peptides derived from each target protein were monitored as a surrogate measure of protein levels. Tumor regions from FFPE tissue sections were dissected using laser capture or macrodissection, solubilized, digested with trypsin to generate peptides for analysis, spiked with fixed levels of stable isotope labeled (SIL) peptide standards, and analyzed by MRM-MS. Analytical validation was performed per NCI CPTAC guidelines, including response curves, assay repeatability, selectivity, stability, and reproducibility of endogenous detection. Clinical performance was assessed using commercially sourced FFPE-tumor tissues, including a cohort of breast tumor tissues with a wide range of HER2 expression. <h3>Results</h3> Assay performance results were protein/peptide dependent, with sensitivity in the low pg/µg total protein range. For HER2, assay linearity was demonstrated over 2.5 to 3 orders of magnitude, with a precision and accuracy of &lt;15% over 3 independent runs. In sample analysis, the MRM-MS was sufficiently sensitive to detect HER2 in 1 µg total protein from FFPE breast tumor classified by IHC as negative (0). <h3>Conclusions</h3> GCLP-compliant quantitative multiplexed large-scale clinical analysis of protein biomarkers by MRM-MS in FFPE tissue is feasible and enables precise and accurate quantitation of proteins when IHC methods are unsuitable or unavailable. Data can be used for patient stratification, optimization of treatment outcomes, drug resistance prediction, and to support clinical development of novel therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
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