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Enregistrement W4281761203 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.2627

Immuno-multiple reaction monitoring (iMRM) for quantitation of PD-L1 and PD-1-signaling proteins in non-small cell lung carcinoma (NSCLC).

2022· article· en· W4281761203 sur OpenAlexafffund
Vincent Lacasse, Vincent R. Richard, Hangjun Wang, Georgia Mitsa, Olivier Poetz, Andreas I. Papadakis, Mounib Elchebly, Victor Cohen, Jason Agulnik, Gerald Batist, René P. Zahedi, Christoph H. Borchers, Alan Spatz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésImmunohistochemistryPD-L1MedicineCancer researchLung cancerAntibodySelected reaction monitoringPeptideBiomarkerImmunotherapyComputational biologyOncologyCancerPathologyInternal medicineChemistryBiologyMass spectrometryImmunologyChromatographyTandem mass spectrometryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2627 Background: More accurate predictive biomarkers of response to checkpoint inhibitors (CPIs) still is a major unmet need in oncology. PD-L1 immunohistochemistry (IHC) limitations include its analytical variability and the post-translational modifications of PD-1 signaling-associated proteins like glycosylation. Moreover, PD-L1 IHC is an imperfect surrogate of the tumor immune microenvironment, and immunoscoring is important but difficult to assess in a clinical setting. Proteomic based technologies can overcome these challenges, but the low concentration of these proteins and the presence of high background noise in formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tumors were limiting obstacles. In this study, we evaluate the benefit of a new approach we used with anti-peptide antibodies to purify surrogate peptides, while liquid chromatography (LC) was coupled to multiple reaction monitoring mass spectrometry (iMRM) to improve specificity and precision of protein quantitation. Methods: To determine the concentration of PD-L1, PD-1, PD-L2, NT5E, LCK and ZAP70, we used unique and well detectable proteolytic peptides as surrogates. In a refined protocol, we optimized protein extraction and digestion, peptide immuno-enrichment, LC and MRM parameters to maximize recovery, increase target-specific signal and reduce noise. Plus, we assessed the glycosylation status of PD-L1, PD-L2, and PD-1. The entire workflow was fully validated using 31 NSCLC FFPE tumors. PD-L1 quantitation by iMRM was compared to PD-L1 IHC clone 22C3. Results: On average, 71±29 µg (n = 52) of protein could be extracted from each 1–3 mm 3 NSCLC tumor FFPE core. The optimized iMRM method allowed the quantitation of PD-L1 and PD-1 down to 21 amol on-column. Inter- and intra-day repeatability were well below FDA guidelines (coefficients of variation [CV] < 20%) with average CVs of 5.2±4.0% (intra-day) and 4.5±2.6% (inter-day). Sample storage had no significant effect on peptide quantitation. The final multiplexed iMRM assay enables quantitation all targets and glycosylation states for > 40 samples in only 3 days (including external calibration and quality controls) and was used to quantify the PD-1/PD-L1 axis proteins successfully in all 31 NSCLC FFPE tumors. PD-L1 expression ranged from 2 amol/μg to 61 amol/μg of total protein. As expected, iMRM results correlated moderately (R = 0.56, ρ < 0.001) with PD-L1 IHC. PD-L1 glycosylation status ranged from 99.9±0.2%, and therefore did not explain the discrepancies between IHC and iMRM for these samples. Conclusions: Herein a robust iMRM workflow was developed for the quantitation of the PD-1/PD-L1 axis in FFPE. This proof-of-concept supports that MS-based assay can provide otherwise unavailable data (e.g., PD-L1 concentration, glycosylation status). CPI treated patient tumors are being currently processed to validate the predictive value of the assay.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,316 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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