Evaluation of the potential of Pap test fluid and cervical swabs to serve as clinical diagnostic biospecimens for the detection of ovarian cancer by mass spectrometry-based proteomics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to determine whether the residual fixative from a liquid-based Pap test or a swab of the cervix contained proteins that were also found in the primary tumor of a woman with high grade serous ovarian cancer. This study is the first step in determining the feasibility of using the liquid-based Pap test or a cervical swab for the detection of ovarian cancer protein biomarkers. METHODS: Proteins were concentrated by acetone precipitation from the cell-free supernatant of the liquid-based Pap test fixative or eluted from the cervical swab. Protein was also extracted from the patient's tumor tissue. The protein samples were digested into peptides with trypsin, then the peptides were run on 2D-liquid chromatography mass spectrometry (2D-LCMS). The data was searched against a human protein database for the identification of peptides and proteins in each biospecimen. The proteins that were identified were classified for cellular localization and molecular function by bioinformatics integration. RESULTS: We identified almost 5000 proteins total in the three matched biospecimens. More than 2000 proteins were expressed in each of the three biospecimens, including several known ovarian cancer biomarkers such as CA125, HE4, and mesothelin. By Scaffold analysis of the protein Gene Ontology categories and functional analysis using PANTHER, the proteins were classified by cellular localization and molecular function, demonstrating that the Pap test fluid and cervical swab proteins are similar to each other, and also to the tumor extract. CONCLUSIONS: Our results suggest that Pap test fixatives and cervical swabs are a rich source of tumor-specific biomarkers for ovarian cancer, which could be developed as a test for ovarian cancer detection.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».