Monitoring One-carbon metabolism by mass spectrometry for early diagnosis of cirrhosis and HCC
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Liver cancer represents one of the most frequent causes of death by cancer, ranked as the sixth most prevalent and the second in lethality. Hepatocellular carcinoma (HCC) is the predominant type of liver cancer and presents an increasing incidence during the last years. Late diagnosis is one of the reasons explaining the low survival rate of HCC patients (5 years survival after diagnosis below 20%). Remarkably, 80% of HCC cases develop in cirrhotic tissue (1). Main risk factors for HCC are well known and include hepatitis B and C viral infections or abusive alcohol consumption. However, the underlying molecular mechanisms remain unknown and its research will lead to the characterization of new biomolecular markers for the early diagnosis, prognosis and therapy of HCC. Metabolic remodeling is a common feature among several hepatic disorders, from steatosis to HCC (2). Tumoral hepatocytes modify their metabolism to satisfy cancer’s proliferative requirements. One-carbon metabolism (OCM) plays a fundamental role maintaining the differentiation and quiescent state of hepatocytes, and is recognized as the link between intermediate metabolism and epigenetic regulation. Owing to these reasons, it might be a potential source of biomarkers for early diagnosis and prognosis of HCC. Accordingly, it has been demonstrated that some OCM enzymes are differentially expressed in murine HCC models (3). Materials and methods: We have developed a robust targeted mass spectrometry-based method, using SRM mode (Selected Reaction Monitoring), for the systematic quantification of 13 enzymes that participate in OCM. For this purpose, purified synthetic heavy standard peptides, as well as OCM recombinant proteins have been used. Sixty-four human liver samples, including 28 control samples, 21 tumoral samples and15 cirrhotic samples have been used. Results and conclusions: We have demonstrated that there is a profound remodeling of the OCM cycle in HCC versus control samples, while cirrhotic samples tend to show intermediate expression levels between both physiological situations. Machine learning- based analysis of our results suggests that monitoring a panel of functionally related proteins might be useful for future clinical developments and improve the management of HCC patients. However, further experiments with larger cohorts are required to confirm these findings. References 1) Ryerson, A. B., et al (2016). Annual Report to the Nation on the Status of Cancer, 1975-2012, featuring the increasing incidence of liver cancer. Cancer, 122(9), 1312-1337. 2) Vander Heiden, et al (2009). Understanding the Warburg effect: the metabolic requirements of cell proliferation. Science, 324(5930), 1029-1033 3) Mora, M. I., Corrales, F. J., et al (2017). Prioritizing popular proteins in liver cancer: remodelling one-carbon metabolism. Journal of proteome research, 16(12), 4506-4514.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».