Cross-Platform Identification and Validation of Uveal Melanoma Vitreous Protein Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to profile protein expression liquid vitreous biopsies from patients with uveal melanoma (UM) using mass spectrometry to identify prognostic biomarkers, signaling pathways, and therapeutic targets. Methods: Vitreous biopsies were collected from two cohorts in a pilot study: comparative control eyes with epiretinal membranes (ERM; n = 3) and test eyes with UM (n = 8). Samples were analyzed using liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Identified proteins were compared to data from a targeted multiplex ELISA proteomics platform. Results: A total of 69 significantly elevated proteins were detected in the UM vitreous, including LYVE-1. LC-MS/MS identified 62 significantly upregulated proteins in UM vitreous that were not previously identified by ELISA. Analysis of differential protein expression by tumor molecular classification (gene expression profiling [GEP] and preferentially expressed antigen in melanoma [PRAME]) further identified proteins that correlated with these classifications. Patients with high-risk GEP tumors displayed elevated vitreous expression of HGFR (fold-change [FC] = 2.66E + 03, P value = 0.003) and PYGL (FC = 1.02E + 04, P = 1.72E-08). Patients with PRAME positive tumors displayed elevated vitreous expression of ENPP-2 (FC = 3.21, P = 0.04), NEO1 (FC = 2.65E + 03, P = 0.002), and LRP1 (FC = 5.59E + 02, P value = 0.01). IGF regulatory effectors were highly represented (P value = 1.74E-16). Cross-platform analysis validated seven proteins identified by ELISA and LC-MS/MS. Conclusions: Proteomic analysis of liquid biopsies may provide prognostic information supporting gene expression of tumor biopsies. The use of multiple protein detection platforms in the same patient samples increases the sensitivity of candidate biomarker detection and allows for precise characterization of the vitreous proteome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».