A multiplexed, automated immuno-matrix assisted laser desorption/ionization mass spectrometry assay for simultaneous and precise quantitation of PTEN and p110α in cell lines and tumor tissues
Notice bibliographique
Résumé
The PI3-kinase/AKT/mTOR pathway plays a central role in cancer signaling. While p110α is the catalytic α-subunit of PI3-kinase and a major drug target, PTEN is the main negative regulator of the PI3-kinase/AKT/mTOR pathway. PTEN is often down-regulated in cancer, and there are conflicting data on PTEN's role as breast cancer biomarker. PTEN and p110α protein expression in tumors is commonly analyzed by immunohistochemistry, which suffers from poor multiplexing capacity, poor standardization, and antibody crossreactivity, and which provides only semi-quantitative data. Here, we present an automated, and standardized immuno-matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (iMALDI) assay that allows precise and multiplexed quantitation of PTEN and p110α concentrations, without the limitations of immunohistochemistry. Our iMALDI assay only requires a low-cost benchtop MALDI-TOF mass spectrometer, which simplifies clinical translation. We validated our assay's precision and accuracy, with simultaneous enrichment of both target proteins not significantly affecting the precision and accuracy of the quantitation when compared to the PTEN- and p110α-singleplex iMALDI assays (<15% difference). The multiplexed assay's linear range is from 0.6-20 fmol with accuracies of 90-112% for both target proteins, and the assay is free of matrix-related interferences. The inter-day reproducibility over 5-days was high, with an overall CV of 9%. PTEN and p110α protein concentrations can be quantified down to 1.4 fmol and 0.6 fmol per 10 μg of total tumor protein, respectively, in various tumor tissue samples, including fresh-frozen breast tumors and colorectal cancer liver metastases, and patient-derived xenograft (PDX) tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».