Native Mass Spectrometry Quantitation of α2-3-Linked <i>N</i>-Acetylneuraminic Acid Content of Prostate-Specific Antigen: An Accurate Liquid Biopsy for Clinically Significant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Application of the prostate-specific antigen (PSA) test, which measures PSA levels in blood, is standard in prostate cancer (PCa) screening. However, because PSA levels may be elevated for reasons other than PCa, it leads to high rates of misdiagnosis and overtreatment. Recently, alteration in the N -glycan sialylation of PSA, specifically increased levels of α2-3-linked N -acetylneuraminic acid (α2-3-Neu5Ac or α2-3-sialic acid), was identified as a potential biomarker for clinically significant PCa. Here, we introduce a robust top-down native mass spectrometry (MS) approach, performed using a combination of α2-3-Neu5Ac-specific and nonspecific neuraminidases and employing center-of-mass monitoring (CoMMon), for quantifying the levels of α2-3-Neu5Ac as a fraction of total N -linked Neu5Ac present on PSA extracted from blood serum. To illustrate the potential of the assay for clinical diagnosis and disease staging of PCa, the percentages of α2-3-Neu5Ac on PSA (%α23PSA) in the serum of low-grade (International Society of Urological Pathology Grade Group/GG1), intermediate-grade (GG2), and high-grade (GG3,4,5) PCa individuals were measured. We observed a high sensitivity (85.5%) and specificity (84.6%) for discrimination of GG1 from clinically significant GG2–5 patients when using a %α23PSA test cut-off of 28.0%. Our results establish that the %α23PSA in blood serum PSA, which can be precisely measured in a non-invasive manner with our dual neuraminidase native MS/CoMMon assay, can discriminate between clinically significant PCa (GG2–5) and low-grade PCa (GG1). Such discrimination has not been previously achieved and represents an important clinical need. This assay could greatly improve the standard PSA test and serve as a valuable PCa diagnostic tool.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».