Application of the Mass Spectrometry–High‐Throughput Technique Over the Immunohistochemical Analysis for Human Brain Tumor Diagnosis and Prognosis: Insights Into Biomarkers' Identification for the Case Study of Grade IV Astrocytomas and Meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
Human brain tumors were commonly monitored in hospital/clinical laboratories by immunohistochemistry (IHC) technique, which provides major insights into their classification. However, this technique remains laborious and still shows pitfalls. Therefore, the current study was endeavored to reveal the assets of the application of high-throughput mass spectrometry (MS) for medical diagnosis. In this study, we focused on the Grade IV astrocytoma and meningioma brain tumors. The collected specimens were first monitored for histopathological diagnosis, followed by IHC staining for the characterization of stemness gene marker, then analyzed by a shotgun proteomic-based approach with high-resolution tandem MS. The IHC analysis only confirmed the histopathological diagnosis, whereas the proteomic analysis unraveled several differently expressed proteins. By bioinformatics, the major enriched pathways and the significance of each protein with its meaningful relationships were identified. The key hub genes were allied for prognostic biomarkers of malignant, metastatic, and invasive forms of cancer with poor prognosis. Overall, the high-throughput MS technique is the most powerful tool to achieve medical analysis at high sensitivity and accuracy and in a very straightforward and timely manner. Hence, its medical implementation in the hospital management system is imperative to counteract the caveats of traditional diagnostic methods and improve the quality of healthcare performance and therapeutic targets.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».